python实现LI损失函数
时间: 2023-07-28 16:45:55 浏览: 47
L1损失函数的数学表达式为:
$$
\mathcal{L}_{\text{L1}} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |y_i - \hat{y}_i|
$$
其中,$n$ 是样本数量,$y_i$ 是真实标签,$\hat{y}_i$ 是模型的预测值。
在 Python 中,我们可以使用 NumPy 库来实现 L1 损失函数。以下是一个使用 NumPy 实现 L1 损失函数的例子:
```python
import numpy as np
def l1_loss(y_true, y_pred):
return np.mean(np.abs(y_true - y_pred))
# 示例使用
y_true = np.array([1, 2, 3])
y_pred = np.array([2, 2, 2])
loss = l1_loss(y_true, y_pred)
print(loss)
```
在这个例子中,我们首先定义了一个名为 `l1_loss` 的函数,该函数接受两个 NumPy 数组 `y_true` 和 `y_pred` 作为输入,并返回它们之间的 L1 损失。然后,我们使用 `np.array` 函数创建了一些样本数据,其中 `y_true` 数组是真实标签,`y_pred` 数组是模型的预测值。最后,我们调用 `l1_loss` 函数计算了预测值和真实标签之间的 L1 损失,并将结果保存在 `loss` 变量中。在这个例子中,我们得到的 L1 损失为 `0.6667`。
当然,如果您使用 PyTorch 等深度学习框架,也可以使用内置的 L1 损失函数来计算 L1 损失。