其公式如下: L1 loss = |y - y_pred| 其中,y是实际值,y_pred是预测值,| |表示绝对值。 L1损失函数的特点是对异常值比较敏感,因为它是线性的,即预测值和实际值之间的差异越大,损失值就越大。这意味着如果有一个异常值,它会对损失函数产生很大的影响,因为它的绝对值很大。因此,L1损失函数在处理异常值时...
其公式如下所示: L1 Loss = |y - y_hat| 其中,y表示真实值,y_hat表示预测值。L1 Loss计算的结果是预测值与真实值之间的绝对差异。 L1 Loss在深度学习中的应用非常广泛,特别是在回归问题中。回归问题是指预测一个连续值的问题,例如房价预测、股票价格预测等。在这些问题中,L1 Loss可以作为一个有效的衡量指标...
它的公式表示为: L1(y, y_pred) = Σ |y - y_pred| 其中,y 是真实标签,y_pred 是模型预测的输出。 二、L1 损失函数的性质 1.L1 损失函数是单调递增的,即预测值与真实值之间的差距越大,损失值就越大。 2.L1 损失函数是凸函数,这意味着在优化过程中,函数值随着参数的变化而单调递增或递减,不会...
- 解释l1 loss:l1 loss是一种常用的损失函数,用于衡量模型预测值与真实值之间的差异 - 说明l1 loss的原理:通过计算预测值与真实值之差的绝对值之和来得到损失值 三、torch l1 loss公式 - 公式表示:torch.nn.L1Loss(size_average=None, reduce=None, reduction="mean") - 参数说明: - size_average:是否对...