residue损失函数

Residue损失函数是一种用于解决回归问题的损失函数，它的提出是为了解决传统的L1和L2损失函数在处理离群点时可能会出现问题的缺陷。

Residue损失函数的基本思想是将数据分为两部分，一部分是主要数据，另一部分是离群点。主要数据的处理采用传统的L1或L2损失函数，而对于离群点，采用一种残差函数进行处理，这个残差函数可以是任意的函数，只需要满足将离群点的影响降到最小即可。

Residue损失函数的优点在于能够更好地处理离群点，提高了模型的鲁棒性。但是，由于需要对离群点进行额外的处理，会增加计算的复杂度。同时，由于残差函数的选择可能并不唯一，需要根据具体问题进行调整。