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
AI的探索之旅几秒前
AI辅助原理图评审:电源去耦、BOOT引脚、VCAP——19项逐一核查,遗漏?不存在的
人工智能·vscode·嵌入式硬件
武子康8 分钟前
Kimi K3 2.8T:开放权重不等于本地可跑 超稀疏 MoE、百万上下文与真实部署边界
人工智能
老刘说AI22 分钟前
AI服务核心: 高并发原理与性能监控调优
人工智能·神经网络·langchain·llama·持续部署
GeekArch24 分钟前
第24讲:Vibe模式代码风格控制——适配Keil/STM32工程规范
人工智能·stm32·单片机·嵌入式硬件·mcu·决策树·ai编程
二川bro1 小时前
从提示工程→Loop循环→Graph图架构,2026AI开发者终极演进路线
人工智能
汤姆yu1 小时前
CodeGeeX 4完整安装与实操使用全指南
人工智能·windows·ai·智能体·视频模型
乐鑫科技 Espressif1 小时前
用 AI 开发 Zephyr-IoT 应用
人工智能·物联网·esp32·乐鑫科技·zephyr
数智化管理手记1 小时前
账龄分析手工统计易遗漏?自动账龄分析工具怎么搭建
大数据·网络·数据库·人工智能·数据挖掘
G***技1 小时前
从电路角度看嵌入式主板IB3-771的“不死机”设计
人工智能·边缘计算·嵌入式主板