跟着李沐学AI:简单损失函数

均方损失L2Loss

特点:当真实值y与预测值y'相差较远时,梯度较大,参数更新较多。当预测值与真实值靠近时,梯度越来越小。

最小绝对值损失L1Loss

特点:当预测值与真实值相差较远时,梯度永远为常数,能带来稳定性的好处,但是0点处不可导,具有不平滑性。

Huber's Robust Loss

当预测值与真实值相差较大时,是绝对值误差。当预测值与真实值相差较小时是平方误差。

相关推荐
星云低代码开发平台几秒前
ERP 与 CRM 客户信用核对:业务键、时点和权限验收
大数据·数据库·人工智能
TF男孩3 分钟前
老AI人面对MCP、Skills等新名词
人工智能·程序员
AI Coder 码农王5 分钟前
AgentScope Java v2 第2课,ReActAgent 的循环引擎
人工智能
qq_3646821510 分钟前
Android APP会议记录工具生成图文内容
人工智能·powerpoint
guhunyihan13 分钟前
零代码快速搭建平台典型应用场景,恐象 AI 落地能力分析
大数据·人工智能
血小溅18 分钟前
什么是 A2A?从协议原理到 AgentScope Java 最小实践
人工智能
wshzd26 分钟前
LLM之Agent(114)|DeepSeek-Harness(二十一)内置工具全解析
人工智能
databook28 分钟前
MinMax vs Standard vs Robust:三种特征缩放怎么选
python·机器学习·数据分析
木圭的AI时代指南29 分钟前
MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 本地部署实录:RTX 3070 8GB 显存跑多模态,36 token/s
人工智能·ai·本地部署·openbmb·端侧大模型·minicpm-v 4.7