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
烈风逍遥10 分钟前
基于 Vue 3+Spring Boot 构建 RAG 智能知识库
人工智能
机器之心11 分钟前
1/10成本、Opus 4.7级表现,Cursor甩出了性价比之王Composer 2.5
人工智能·openai
机器之心15 分钟前
从卖token到卖结果,这些公司开始让AI背KPI了
人工智能·openai
效能革命笔记16 分钟前
AI模型平台选型指南:开源生态与国产算力如何优选
人工智能·开源
机器之心19 分钟前
H100去哪儿了?
人工智能·openai
多年小白23 分钟前
兆易创新分析
大数据·人工智能·ai·金融·区块链
小领航29 分钟前
构建 MySQL MCP Server
人工智能·node.js
paperClub1 小时前
AACR 2026 · AI诊断:深度学习在肿瘤早期检测中的应用
人工智能·深度学习
碳基硅坊1 小时前
使用RAGFlow搭建本地知识库
人工智能·知识库·rag·ragflow
w1wi1 小时前
CRA 差距分析完全指南 | 合规落地第一步
网络·人工智能·安全