tf.keras.losses.Huber 损失函数示例_夏华东的博客的博客

Huber损失，平滑的平均绝对误差Huber损失对数据中的异常点没有平方误差损失那么敏感。

本质上，Huber损失是绝对误差，只是在误差很小时， ... tf.keras.losses.Huber损失函数示例 夏华东的博客 于 2021-11-2411:41:27 发布 1556 收藏 1 文章标签： python 开发语言 后端 版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44493841/article/details/121510638 版权 Huber损失，平滑的平均绝对误差Huber损失对数据中的异常点没有平方误差损失那么敏感。

本质上，Huber损失是绝对误差，只是在误差很小时，就变为平方误差。

误差降到多小时变为二次误差由超参数δ（delta）来控制。

当Huber损失在[0-δ,0+δ]之间时，等价为MSE，而在[-∞,δ]和[δ,+∞]时为MAE。

loss=0.5*x^2if|x|<=dloss=0.5*d^2+d*(|x|-d)if|x|>d importtensorflowastf y_true=[[0,1],[0,0]] y_pred=[[0.6,0.4],[0.4,0.6]] #Using'auto'/'sum_over_batch_size'reductiontype. h=tf.keras.losses.Huber() h(y_true,y_pred).numpy() 0.155 夏华东的博客 关注 关注 1 点赞 踩 1 收藏 打赏 0 评论 tf.keras.losses.Huber损失函数示例 Huber损失，平滑的平均绝对误差Huber损失对数据中的异常点没有平方误差损失那么敏感。

本质上，Huber损失是绝对误差，只是在误差很小时，就变为平方误差。

误差降到多小时变为二次误差由超参数δ（delta）来控制。

当Huber损失在[0-δ,0+δ]之间时，等价为MSE，而在[-∞,δ]和[δ,+∞]时为MAE。

loss=0.5*x^2if|x|<=dloss=0.5*d^2+d*(|x|-d)if|x|> 复制链接 扫一扫 机器学习02——回归问题中的损失函数（L2损失L1损失Huber损失函数） 逗创科技——逗创创的博客 04-01 2770 回归问题预测中的残差 •预测残差：真实值和预测值之间的差异： tf.keras.losses详解 LeeG_IOT的博客 08-22 3202 tf.keras.losses实例是用来计算真实标签（y_true）和预测标签之间（y_pred）的loss损失。

参数：from_logits：是否将y_pred解释为logit值的张量。

默认情况下，假设y_pred包含概率（即[0,1]中的值）。

即默认情况下from_logits的值为False 解释一下logit值的含义：逻辑回归一般将因变量二分类变量的0-1转变为频率[0,1]，变成odds（优势比，[0,+∞]），然后log一下成为Logit值([-∞,+∞])，简 参与评论 您还未登录，请先 登录 后发表或查看评论 Huberrobusterrorfunction Rouen的专栏 11-17 1万+ 目前学习图像拼接的Huberrobusterrorfunction 结合PyTorch和TensorFlow2汇总理解损失函数 idol24的博客 11-11 964 点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！作者：DengBoCong地址：https://www.zhihu.com/people/den... 工业应用中如何选取合适的损失函数（MAE、MSE、Huber）-Pytorch版 最新发布 idol24的博客 07-07 235 作者丨小可乐大魔王@知乎编辑丨极市平台来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/378822530直接上结果：图片截选自本文末尾正文：无论在机器学习还是深度学习领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。

损失函数有许多不同的类型，根据具体模型和应用场景需要选择不同的损失函数，如何选择模型的损失函数，是作为算法工程师实践应用中最基础也是最关键的能力之... 序列预测中损失函数详解-MAE、MAPE、RMSE、Huber ZiHol_Z的博客 12-17 2987 损失函数 损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。

文章目录损失函数前言预测与偏置常见的损失函数Error与BiasRMSE平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）MAPE比较Huber损失函数 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 预测与偏置 常 回归损失函数：HuberLoss 小花生的博客 05-07 4万+ Huber损失函数，平滑平均绝对误差 相比平方误差损失，Huber损失对于数据中异常值的敏感性要差一些。

在值为0时，它也是可微分的。

它基本上是绝对值，在误差很小时会变为平方值。

误差使其平方值的大小如何取决于一个超参数δ，该参数可以调整。

当δ~0时，Huber损失会趋向于MAE；当δ~∞（很大的数字），Huber损失会趋向于MSE。

δ的选择非常关键，因为它决定了你如何看待异常值。

残差大于δ... HuberLoss あずにゃん梓喵的博客 08-09 245 日萌社 人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新） HuberLoss HuberLoss是一个用于回归问题的带参损失函数,优点是能增强平方误差损失函数(MSE,meansquareerror)对离群点的鲁棒性。

当预测偏差小于δ时，它采用平方误差, 当预测偏差大于δ时，采用... 图解机器学习-Huber损失最小化学习-matlab源码及结果 qq_24059779的博客 09-18 2259 鲁棒这个词第一次听是在学习c语言的时候，那时候还学了一个健壮性，两个词不知道为什么觉得很粗鲁，跟程序没啥关系，感觉是凑上来的性质，下面就看看在机器学习里面的鲁棒是个啥东西？ 最小二乘法学习的过程中如果有异常数据（不可避免地）出现的时候，会使曲线的拟合程度大打折扣，这时候提出鲁棒的观点就是：在统计学领域和机器学习领域，对异常数据也能保持稳定，可靠的性质，称为鲁棒性。

L1损失最小化学习：（L1损... 回归损失函数：HuberLoss,LogCoshLoss,QuantileLoss Brook_cv的博客 12-17 1329 均方误差（MeanSquareError,MSE）和平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE)是回归中最常用的两个损失函数，但是其各有优缺点。

为了避免MAE和MSE各自的优缺点，在FasterR-CNN和SSD中使用SmoothL1\text{Smooth}L_1SmoothL1​损失函数，当误差在[−1,1][-1,1][−1,1]之间时，SmoothL1\tex... Pytorch-工业应用中如何选取合适的损失函数（MAE、MSE、Huber） whaosoft143ai的博客 07-06 730 正文：无论在机器学习还是深度学习领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。

损失函数有许多不同的类型，根据具体模型和应用场景需要选择不同的损失函数，如何选择模型的损失函数，是作为算法工程师实践应用中最基础也是最关键的能力之一。

最近在学习pytorch的时候，参考了很多说明文档和优秀贴文，总结了如何针对应用场景选择合适损失函数、对比不同损失函数的优缺点及相关pytorch代码，用作学习记录，方便自己回顾。

内容包括：基础知识（损失函数、训练目标、训练方法、pytorch）回归模型损失函数(MSE、MAE、Hub 【损失函数】MSE,MAE,Huberloss详解 菜鸟起飞 12-15 1万+ 转载：https://mp.weixin.qq.com/s/Xbi5iOh3xoBIK5kVmqbKYA https://baijiahao.baidu.com/s?id=1611951775526158371&wfr=spider&for=pc 无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。

损失函数（LossFunction）是用来估量模型的预测值f(x)与真实值y的不一致程度。

我们的目标就是最小化损失函数，让f(x)与y尽量接... 机器学习_LGB自定义huberloss函数 一个博客 11-08 1218 很多时候为了达到更好的训练效果我们需要改变损失函数 Keras损失函数与Metrics学习总结 zhenyu_qiu的博客 06-20 1872 1.损失函数在Keras中的用法 损失函数（或称目标函数）是模型compile()是需要指定的参数之一。

指定方法有两种： 直接传递损失函数名 model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='sgd') 与optimizers类似，直接传递符号函数。

该符号函数为每个数据点返回一个标量，有以下两个参数: y_true:真实标签。

TensorFlow/Theano张量。

y_pred:预测值。

TensorFlow/Theano张量，其 损失函数loss大总结 热门推荐 年轻即出发， 06-23 11万+ 分类任务loss: 二分类交叉熵损失sigmoid_cross_entropy： TensorFlow接口： tf.losses.sigmoid_cross_entropy( multi_class_labels, logits, weights=1.0, label_smoothing=0, scope=None, loss_c... L1、L2损失函数、Huber损失函数 06-28 1647 L1范数损失函数，也被称为最小绝对值偏差（LAD），最小绝对值误差（LAE） L2范数损失函数，也被称为最小平方误差（LSE） L2损失函数L1损失函数 不是非常的鲁棒（robust） 鲁棒 稳定解 不稳定解 总是一个解 可能多个解 鲁棒性 最小绝对值偏差之所以是鲁棒的，是因为它能处理数据中的异常值。

如果需... tf.keras自定义损失函数 /dev/null 04-21 824 自定义损失函数 Instatistics,theHuberlossisalossfunctionusedinrobustregression,thatislesssensitivetooutliersindatathanthesquarederrorloss.Avariantforclassificationisalsoso... “相关推荐”对你有帮助么？ 非常没帮助 没帮助 一般 有帮助 非常有帮助 提交 ©️2022CSDN 皮肤主题：大白 设计师：CSDN官方博客 返回首页 夏华东的博客 CSDN认证博客专家 CSDN认证企业博客 码龄4年 暂无认证 629 原创 1万+ 周排名 2万+ 总排名 113万+ 访问 等级 1万+ 积分 602 粉丝 652 获赞 201 评论 2364 收藏 私信 关注 热门文章 什么是embedding？ 84721 ERROR:CouldnotinstallpackagesduetoanOSError:[Errno2]Nosuchfileordirectory:‘c:\\users 25702 vmwareESXI6.7设置Nvidia显卡直通 25130 cv2.VideoCapture().set(propId,value)设置摄像头图片大小的用法 18902 cap=cv2.VideoCapture(0).read()摄像头读取图片用法 18126 分类专栏 11 2篇 最新评论 numpy滑动窗口取数据 weixin_47202456: 呜呜呜，博主太感谢了，我的就是数据量很大，不想用循环，但是找了好多pandas里面的，可以调包使用的划窗函数步长都是1，这个设置步长的方法对我很有帮助，太感谢了！ ubuntu18.04.4安装bazel m0_61094132: zg ERROR:CouldnotinstallpackagesduetoanOSError:[Errno2]Nosuchfileordirectory:‘c:\\users 不二当码农: 作者为什么不用anaconda？那会造成更大的不便啊 pycharm运行控制台中文乱码解决办法 m0_62104753: 想问一下你后来怎么解决的？ python播放音频及playsound模块解除占用的3种方法 China_ETO: 好吧，事实证明3个方法都用不了 您愿意向朋友推荐“博客详情页”吗？ 强烈不推荐 不推荐 一般般 推荐 强烈推荐 提交 最新文章 常用求和公式 pycharmhtml注释变成{##}解决办法 python曲线平滑滤波 2022 09月 1篇 06月 4篇 05月 4篇 04月 4篇 03月 14篇 02月 9篇 01月 31篇 2021年247篇 2020年196篇 2019年150篇 目录 目录 分类专栏 11 2篇 目录 评论 被折叠的  条评论 为什么被折叠? 到【灌水乐园】发言 查看更多评论 打赏作者 夏华东的博客 你的鼓励将是我创作的最大动力 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20 输入1-500的整数 余额支付 (余额：--) 扫码支付 扫码支付：¥2 获取中 扫码支付 您的余额不足，请更换扫码支付或充值 打赏作者 实付元 使用余额支付 点击重新获取 扫码支付 钱包余额 0 抵扣说明： 1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。

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