预测值(X轴)= 100时,MSE损失(Y轴)达到其最小值。损失范围为0至∞。MSE损失(Y轴)与预测值(X轴)关系图 5楼2018-07-16 16:55 回复 smile学子 人气楷模 13 2、平均绝对误差,L1损失(Mean Absolute Error, L1 Loss)平均绝对误差(MAE)是另一种用于回归模型的损失函数。MAE是目标变量和预测变量之间差异...
MAE,即平均绝对误差,是另一种常见的回归损失函数。与MSE不同,MAE计算的是预测值与实际值之差的绝对值之和的平均值。这种计算方式使得MAE对异常值的敏感度大大降低,因此更加稳健。然而,MAE的梯度在大多数情况下都是常数,这可能导致模型在训练后期难以收敛到最优解。 应用场景:当数据中存在较多的异常值,或者我们更...
MSE适用于数据分布较为集中、异常值较少的情况。在大多数线性回归模型中,MSE都是首选的损失函数。 MAE:稳健之选,但收敛慢 定义与特点: MAE,即平均绝对误差,是另一种常见的回归损失函数。与MSE不同,MAE计算的是预测值与实际值之差的绝对值之和的平均值。这种计算方式使得MAE对异常值的敏感度大大降低,因此更加稳...
MSE对异常值敏感，适用于精确预测场景；MAE对异常值鲁棒，适用于异常值可能重要的场景。
1.均方误差MSE(L2)2.均方根误差RMSE 3.平均绝对误差MAE(L1) 4.比较MSEMAE平均数 中位数 受异常点的影响较大 对异常点的鲁棒性较好损失的梯度随损失的增大而增大...实际应用中,按照不同情况选择不同的损失函数,然而L2以及L1都有不足的地方。于是我们引入huber损失函数。 5.Huber损失函数huber损失函数本质上是...
一、常见的MSE、MAE损失函数 1.1 均方误差、平方损失 均方误差(MSE)是回归损失函数中最常用的误差,它是预测值与目标值之间差值的平方和,其公式如下所示: MSE=∑ni=1(yi−ypi)2n 下图是均方根误差值的曲线分布,其中最小值为预测值为目标值的位置。我们可以看到随着误差的增加损失函数增加的更为迅猛。
MAE不易受到异常值影响 通过两个方面来阐述这个问题 一、 误差关系 MAE损失与误差间为线性关系 而MSE与误差间则是平方关系 当误差越来越大 会使得MSE损失远远大于MAE损失 当MSE损失非常大时 对模型训练的影响也很大 二、鲁棒性 在前文中 我们提到过 MSE假设服从标准高分布 而MAE服从拉普拉斯分布 ...
Huber Loss 是一种特殊的损失函数,它结合了均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)的优点。具体来说,当预测误差较小时,Huber Loss 的表现类似于 MSE,强调误差的平方,从而使得模型对小误差更加敏感。而当预测误差较大时,Huber Loss 则转变为 MAE 的形式,对误差的处理更加鲁棒,减少了大误差对模型训练的影响。这种损失...
1. 对异常值具有鲁棒性:Huber 损失相比于均方误差(MSE)对异常值不太敏感。 2. 平衡的行为:它在平均绝对误差(MAE)的稳健性和均方误差(MSE)的收敛速度之间提供了一种平衡。 3. 可微性:Huber 损失在所有地方都是可微的,包括从二次行为到线性行为的过渡点。
1.nn.MSELoss(Mean Square Error) 均方损失函数,其数学形式如下: 这里loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标 以y-f(x) 为横坐标,MSE 为纵坐标,绘制其损失函数的图形: MSE 曲线的特点是光滑连续、可导,便于使用梯度下降算法。平方误差有个特性,就是当 yi 与 f(xi) 的差值大于 1 时...