torch.nn.huberloss和nn.SmoothL1Loss

torch.nn.HuberLoss和nn.SmoothL1Loss都是用于回归任务的损失函数，它们的不同点在于它们对于误差的惩罚方式不同。

HuberLoss是在均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）之间进行权衡的一种损失函数。当误差较小时使用MSE，误差较大时使用MAE，这样可以使得模型更具有鲁棒性。

而SmoothL1Loss是一个平滑的L1损失函数，它对于误差的惩罚在误差较小的情况下比L1损失函数更加平滑，从而可以减小异常值的影响。

总的来说，如果你的任务要求对异常值更加敏感，可以使用HuberLoss；如果你的任务要求对异常值更加鲁棒，可以使用SmoothL1Loss。

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