L1 loss, L2 loss以及Smooth L1 Loss的对比
总结对比下\(L_1\) 损失函数，\(L_2\) 损失函数以及\(\text{Smooth} L_1\) 损失函数的优缺点。python 均方偏差MSE (\(L_2\) Loss) 均方偏差（Mean Square Error,MSE）是模型预测值\(f(x)\) 与真实样本值\(y\) 之间差值平方的平均值，其公式以下 \[ MSE = \frac{\sum_{i=1}^n(f_{x_i}
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