在统计学里面，Huber loss是一个在robust regression里面用的loss func。它对离群点没平方差那么敏感。
定义
其中，$|a| = \delta, a = y-f(x)$。$\delta$是参数，$f(x)$是模型的预测值，$y$是真实值。
可以看到，当$a < \delta$时，L是二次的；否则，则是线性的。
在统计学里面，Huber loss是一个在robust regression里面用的loss func。它对离群点没平方差那么敏感。
定义
其中，$|a| = \delta, a = y-f(x)$。$\delta$是参数，$f(x)$是模型的预测值，$y$是真实值。
可以看到，当$a < \delta$时，L是二次的；否则，则是线性的。