灼清回梦
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损失函数的认识

       不论是什么模型，所用的方法都是让模型进行准确的预测判断，在此过程中，会使用训练集对模型进行训练，根据误差调整模型使之更为精确，使得误差减小到可接受范围以内，而量化误差的数学方法就是损失函数，损失函数分为以下两类：

绝对值损失函数：

损失函数的认识_第1张图片

 平方损失函数：

 损失函数的认识_第2张图片

       模型训练的本质是找到一个参数，使得损失函数值最小化，绝对值损失函数损失值是等比变化的，而平方损失函数损失值变化较快，容易产生大的损失值，使得结果倾向于异常值，还有一种Huber loss损失函数，误差介于绝对值损失函数和平方损失函数之间，适用于既想关注正常值，又想照顾异常值的情况（且不会让异常值产生较大影响）

损失函数的认识_第3张图片

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