总结对比下L1L_1L1 损失函数,L2L_2L2 损失函数以及SmoothL1\text{Smooth} L_1SmoothL1 损失函数的优缺点。
均方误差MSE (L2L_2L2 Loss)
均方误差(Mean Square Error,MSE)是模型预测值f(x)f(x)f(x) 与真实样本值yyy 之间差值平方的平均值,其公式如下
MSE=∑i=1n(fxi−yi)2n MSE = \frac{\sum_{i=1}^n(f_{x_i} - y_i)^2}{n} MSE=n∑i=1n(fxi−yi)2
其中,yiy_iyi和f(xi)f(x_i)f(xi