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Python tf.keras.losses.huber用法及代码示例


计算 Huber 损失值。

用法

tf.keras.losses.huber(
    y_true, y_pred, delta=1.0
)

参数

  • y_true 真实目标的张量。
  • y_pred 预测目标的张量。
  • delta 浮点数，Huber 损失函数从二次变为线性的点。

返回

  • 每个样本具有一个标量损失条目的张量。

对于 error = y_true - y_pred 中的每个值 x：

loss = 0.5 * x^2                  if |x| <= d
loss = d * |x| - 0.5 * d^2        if |x| > d

其中 d 是delta.看：https://en.wikipedia.org/wiki/Huber_loss

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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.keras.losses.huber。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。