Huber损失函数实现

Huber损失函数是一种平滑的平均绝对误差损失函数，对数据中的异常点不像平方误差损失函数那样敏感。它在误差较小时变为平方误差，误差较大时变为绝对误差。Huber损失函数的超参数δ（delta）控制了误差降到多少时转变为平方误差。当误差在\[-∞,δ\]和\[δ,+∞\]之间时，Huber损失函数等价于绝对误差损失函数（MAE），而在\[0-δ,0+δ\]之间时等价于平方误差损失函数（MSE）\[1\]。

要实现Huber损失函数，可以使用以下公式：
L(y, f(x)) =
0.5 * (y - f(x))^2, if |y - f(x)| <= δ
δ * |y - f(x)| - 0.5 * δ^2, otherwise

其中，y是真实值，f(x)是模型的预测值，δ是超参数，表示误差的阈值。当|y - f(x)|小于等于δ时，使用平方误差；当|y - f(x)|大于δ时，使用绝对误差，并加上一个惩罚项0.5 * δ^2\[1\]。

通过这个公式，可以计算每个样本的Huber损失，并将所有样本的损失求平均，作为模型的损失函数。在训练过程中，可以使用梯度下降等优化算法来最小化Huber损失函数，以求得最优的模型参数\[3\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [tf.keras.losses.Huber 损失函数 示例](https://blog.csdn.net/weixin_44493841/article/details/121510638)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [机器学习02——回归问题中的损失函数 （L2损失L1损失Huber损失函数）](https://blog.csdn.net/u014005758/article/details/88958683)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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