什么是L1和L2损失
时间: 2023-12-24 14:40:23 浏览: 81
l1_and_l2_loss_function:可视化 L1-norm 和 L2-norm 损失函数之间的差异
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L1和L2损失是在机器学习中常用的两种损失函数,用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。
L1损失(也称为绝对值损失)是指预测值与真实值之间的绝对差值的平均值。它可以表示为:L1损失 = |预测值 - 真实值|。L1损失对异常值比较敏感,因为它不对差异进行平方,而是直接取绝对值。
L2损失(也称为均方差损失)是指预测值与真实值之间的差值的平方的平均值。它可以表示为:L2损失 = (预测值 - 真实值)^2。L2损失对异常值不敏感,因为它对差异进行了平方运算。
选择使用L1损失还是L2损失取决于具体问题的特点。通常来说,如果异常值对问题的影响较大,那么使用L1损失更合适;如果异常值对问题的影响较小,或者需要更关注较小差异的问题,那么使用L2损失更合适。
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