Huber Loss function

分享一下我老师大神的人工智能教程!零基础,通俗易懂!http://blog.youkuaiyun.com/jiangjunshow

也欢迎大家转载本篇文章。分享知识,造福人民,实现我们中华民族伟大复兴!

                       

Huber loss是为了增强平方误差损失函数(squared loss function)对噪声(或叫离群点,outliers)的鲁棒性提出的。

Definition

visualization

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef huber_loss(e, d):    return (abs(e)<=d)*e**2/2 + (e>d)*d*(abs(e)-d/2)plt.figure(figsize=(6, 4.5), facecolor='w', edgecolor='k')x = np.arange(-20, 20)plt.plot(x, x**2/2, label='squared loss', lw=2, 'g')for d in (10, 5, 3, 1):    plt.plot(x, huber_loss(x, d), label=r'huber loss: $\delta$={}'.format(d), lw=2)plt.legend(loc='best', frameon=False)plt.xlabel('standard deviation')plt.ylabel('loss')plt.show()
  
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16


这里写图片描述

References

[1] Huber Loss Wikipedia

           

给我老师的人工智能教程打call!http://blog.youkuaiyun.com/jiangjunshow
这里写图片描述
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值