损失函数L1 Loss

L1 Loss，也被称为绝对值损失（Absolute Loss），是一种常用的损失函数之一。它衡量了预测值与目标值之间的差异的绝对值。对于给定的预测值 ŷ 和目标值 y，L1 Loss 的计算公式为：

L1 Loss = |y - ŷ|

其中 |x| 表示 x 的绝对值。L1 Loss 的结果是一个非负数，表示了预测值与目标值之间的差异的绝对大小。

L1 Loss 在一些应用中具有一些特殊的性质，例如它对异常值更加鲁棒，因为它不受异常值的平方影响。然而，由于其非连续性，L1 Loss 在优化时可能会遇到一些困难。在深度学习中，L1 Loss 通常用于回归问题，例如预测房价或目标检测中的边界框回归等场景。