L1 Loss,L2 Loss和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。

均方误差MSE ($L_2$ Loss)

均方误差（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，其公式如下
$$MSE=\frac{{\sum }_{i=1}^n(f_{x_i}-y_i{)}^2}{n}$$
其中，$y_i$和$f(x_i$