深度學習基礎知識（六）--- 損失函數

  1.L1損失（絕對損失函數） 和 L2 損失（平方損失函數） L1範數損失函數，也被稱爲 最小絕對值偏差（LAD），最小絕對值誤差（LAE）。 總的說來，它是把目標值（Yi）與估計值（f(xi)）的絕對差值的總和（S）最小化：   L2範數損失函數，也被稱爲最小平方誤差（LSE）。總的來說，它是把目標值（Yi）與估計值（f(xi)）的差值的平方和（S）最小化： 2. MSE-loss（Mean

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