介绍一下MAE损失函数

MAE（Mean Absolute Error）是回归问题中常用的损失函数之一。它是预测值与真实值之差的绝对值的平均数。MAE的计算公式为：$MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_i-\hat{y_i}|$，其中$y_i$为真实值，$\hat{y_i}$为预测值，$n$为样本数量。MAE的值越小，说明模型的预测结果越准确。

在使用MAE作为损失函数时，模型的目标是最小化MAE的值。与其他回归损失函数相比，MAE对异常值的敏感度较低，因为它只考虑了预测值与真实值之差的绝对值，而没有考虑它们的平方或其他高次方。

下面是一个使用MAE作为损失函数的Keras代码示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型并指定损失函数为MAE
model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))