L1损失函数中每个值的意思是什么

在深度学习中，L1损失函数是用于回归问题的一种常见损失函数，它的每个值表示预测值与真实值之差的绝对值。具体来说，在L1损失函数中，假设有n个训练样本，$y_i$表示真实值，$\hat{y_i}$表示模型预测值，则L1损失函数可以表示为：

$$
L(\hat{y}, y) = \sum_{i=1}^{n} |\hat{y_i} - y_i|
$$

其中，$|\cdot|$表示绝对值运算。L1损失函数的优化目标是最小化预测值与真实值之差的绝对值之和。

与L2损失函数不同的是，L1损失函数对离群点更加敏感，因为它采用的是绝对值而不是平方。这也使得L1损失函数在一些噪声数据较多的情况下表现更好。

需要注意的是，在使用L1损失函数时，由于它的导数在0处不连续，因此在使用梯度下降算法进行优化时，会导致训练过程不稳定。为了克服这个问题，可以使用一些近似的方法来逼近L1损失函数的导数，如平滑的L1损失函数、Huber损失函数等。