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动手学深度学习v2-09-02-损失函数
均方损失（L2 Loss）: 绝对值损失函数（L1 Loss）： 哈勃鲁棒损失（Huber's Robust Loss）:读Multimodal Motion Prediction with Stacked Transformers
读Multimodal Motion Prediction with Stacked Transformers paper | github(尚未更新代码) 贡献 | 模型框架 | 具体实现 | 其他需要注意 贡献 第一个使用堆叠Transformer RTS STOA 模型框架 中间的三块主干即堆叠的Transformer，分别用于提取轨迹地图及交互信息；最后也是回归轨迹机器学习常用5个回归损失函数
“损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失函数么？这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦！ 机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数，这个函Huber Loss
Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性。 当预测偏差小于 δ 时，它采用平方误差,当预测偏差大于 δ 时，采用的线性误差。 相比于最小二乘的线性回归，HuberLoss降低了对离群点的惩罚程度，所以 HuberLoss损失函数
损失函数是机器学习中常用于优化模型的目标函数，无论是在分类问题，还是回归问题，都是通过损失函数最小化来求得我们的学习模型的。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数是指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。Huber Loss
Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性。 当预测偏差小于 δ 时，它采用平方误差,当预测偏差大于 δ 时，采用的线性误差。 相比于最小二乘的线性回归，HuberLoss降低了对离群点的惩罚程度，所以 Huber