损失函数softdtw

Soft-DTW是一种基于动态时间规整（DTW）的连续可微的损失函数。DTW算法通过动态规划求解两个序列的相似度，但由于其离散性和不可微性，无法直接应用于神经网络的损失函数计算\[1\]。为了解决这个问题，Soft-DTW算法引入了Soft minimum的概念，将DTW minimum替换为Soft minimum，从而将DTW转化为连续可微的损失函数\[3\]。Soft-DTW算法在时间序列预测中常被用作损失函数之一，与其他常用的损失函数如均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）相比，Soft-DTW具有其独特的优势和适用性\[2\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [时间序列聚类之损失函数DTW / soft-DTW / other](https://blog.csdn.net/yanghe4405/article/details/130392410)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [从DTW到DILATE---时序预测损失函数总结](https://blog.csdn.net/selectnothing/article/details/129193760)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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