回归损失函数：Huber Loss

Huber损失函数，平滑平均绝对误差

相比平方误差损失，Huber损失对于数据中异常值的敏感性要差一些。在值为0时，它也是可微分的。它基本上是绝对值，在误差很小时会变为平方值。误差使其平方值的大小如何取决于一个超参数δ，该参数可以调整。当δ~ 0时，Huber损失会趋向于MAE；当δ~ ∞（很大的数字），Huber损失会趋向于MSE。


δ的选择非常关键，因为它决定了你如何看待异常值。残差大于δ，就用L1（它对很大的异常值敏感性较差）最小化，而残差小于δ，就用L2“适当地”最小化。

为何使用Huber损失函数？
使用MAE用于训练神经网络的一个大问题就是，它的梯度始终很大，这会导致使用梯度下降训练模型时，在结束时遗漏最小值。对于MSE，梯度会随着损失值接近其最小值逐渐减少，从而使其更准确。
在这些情况下，Huber损失函数真的会非常有帮助，因为它围绕的最小值会减小梯度。而且相比MSE，它对异常值更具鲁棒性。因此，它同时具备MSE和MAE这两种损失函数的优点。不过，Huber损失函数也存在一个问题，我们可能需要训练超参数δ，而且这个过程需要不断迭代。

Huber损失函数的Python代码：

# huber 损失
def huber(true, pred, delta):
    loss = np.where(np.abs(true-pred) < delta , 0.5*((true-pred)**2), delta*np.abs(true - pred) - 0.5*(delta**2))
    return np.sum(loss)

摘录：https://zhuanlan.zhihu.com/p/39239829

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注：博众家之所长，集群英之荟萃。