回归损失函数2 ： HUber loss,Log Cosh Loss,以及 Quantile Loss

时间 2020-07-14

标签回归损失函数 huber loss log cosh 以及 quantile 繁體版

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均方偏差（Mean Square Error,MSE）和平均绝对偏差（Mean Absolute Error,MAE) 是回归中最经常使用的两个损失函数，可是其各有优缺点。为了不MAE和MSE各自的优缺点，在Faster R-CNN和SSD中使用SmoothL1SmoothL1损失函数，当偏差在[−1,1][−1,1] 之间时，SmoothL1SmoothL1损失函数近似于MSE，可以快速的收敛；

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1. 回归损失函数2 ： HUber loss,Log Cosh Loss,以及 Quantile Loss
2. 回归损失函数： Huber Loss,Log Cosh Loss,Quantile Loss
3. 回归损失函数：L1，L2，Huber，Log-Cosh，Quantile Loss
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