focal loss损失函数和 L1损失函数结合的优点

将focal loss损失函数和L1损失函数结合可以得到一种新的损失函数，相比于单独使用L1损失函数或focal loss损失函数，这种损失函数具有以下优点：

1. 针对误差较大的样本，损失函数的权重更大，可以更加有效地惩罚这些样本，从而提高模型的精度。

2. 相比于单独使用focal loss损失函数，该损失函数可以更好地处理误差较小的样本，从而提高模型的鲁棒性。

3. 该损失函数可以同时考虑误差的绝对值和误差的分布情况，从而更加全面地反映样本的特点，提高了模型的泛化能力。

4. 在训练过程中，该损失函数可以更加有效地平衡不同样本之间的权重，从而提高了模型的公平性和稳定性。

因此，将focal loss损失函数和L1损失函数结合可以得到一种更加优秀的损失函数，可以应用于不同的任务和场景中，取得更好的效果。