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
IT·陈寒2 分钟前
Vue的响应式比我想象的更“敏感“
人工智能·大模型·api·创业·变现·简历优化
我有满天星辰6 分钟前
【从 0 打造我的本地 AI 知识库】在 M1 Mac 上搭建 Ollama:我的本地 AI 模型到底应该怎么选?
人工智能·macos
Java后端的Ai之路13 分钟前
Git pull弹出vim编辑器完整排查指南
开发语言·人工智能·git·编辑器·vim
西瓜拿铁好喝1 小时前
2026 语义缓存实战:把命中契约写进SPEC,MonkeyCode 云端跑通
人工智能·机器学习·缓存
老余说AI2 小时前
AI 漫剧赛道转向:游戏 IP 改编如何走出同质化,AI 多语种工具如何补上海外分发缺口
人工智能·短剧
hhzz2 小时前
【OpenCV 入门到精通 03】图像入门:读取、显示、保存完全指南
人工智能·python·opencv·计算机视觉
hfywmsj6 小时前
广州餐饮铺位招租决策模型:多因子选址系统设计
开发语言·人工智能·python·广州餐饮铺位招租
沧沧凉凉9 小时前
同一个 Blender 建模,Claude 两个模型都翻车,GPT-6 一次过
人工智能·游戏·ai编程
X54先生(人文科技)9 小时前
ELR-SELLM Edge 神经元网络架构评估报告
人工智能·深度学习·架构·开源