深度学习基础知识（六）--- 损失函数

  1.L1损失（绝对损失函数） 和 L2 损失（平方损失函数） 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）。 总的说来，它是把目标值（Yi）与估计值（f(xi)）的绝对差值的总和（S）最小化：   L2范数损失函数，也被称为最小平方误差（LSE）。总的来说，它是把目标值（Yi）与估计值（f(xi)）的差值的平方和（S）最小化： 2. MSE-loss（Mean

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