机器学习中的损失函数对比

• https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-21-3

这个首先从分类问题和回归问题的损失们讲起，然后对比了L1损失和L2损失的区别：L1损失对异常点的鲁棒性更好，但是梯度不变，需要结合自学习学习率的优化器使用，而L2损失对异常点鲁棒性差，适用于数据噪声小的数据集训练。

HuberLoss是对L1L2的结合。