L1 Loss（也称为Mean Absolute Error）是深度学习中常用的一种损失函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的平均绝对误差。具体来说，对于一个大小为N的样本集合，L1 Loss定义如下：
L 1 ( y , y ^ ) = 1 N ∑ i = 1 N ∣ y i − y ^ i ∣ L_{ 1 }(y, \hat{y}) = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N}|y_i – \hat{y}_i| L1(y,y^)=N1∑i=1N∣yi−y^i∣
其中， y i y_i yi表示样本i的真实标签（ground truth）， y ^ i \hat{y}_i y^i表示模型对于样本i的预测标签。将每个样本的绝对误差取平均值，得到L1 Loss。
与L2 Loss（也称为Mean Squared Error）相比，L1 Loss更加鲁棒，对于异常值（outliers）的容忍性更高。因此，在某些需要考虑异常值的任务中，例如目标检测、人脸识别等领域，L1 Loss被广泛应用。
今天的文章l1loss是什么_loss值越小越好吗分享到此就结束了，感谢您的阅读。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://bianchenghao.cn/78988.html
