文档摘要

3.2 回归任务：平方差与绝对差的取舍 本节摘要：回归问题的两大主力——均方误差（MSE）与平均绝对误差（MAE）。本节用明显偏离的"离群样本"做定量推演，说明两者对异常值截然相反的敏感度，再介绍两者折中的 Huber 损失，最后给出数据在什么情况下该用哪把尺子。 上一节讲了损失的标量本质，这一节立刻把目光投到连续数值世界——回归。回归预测的是"多少"，常用的量尺就两把：平方差和绝对差。 会员。《3.2 回归任务：平方差与绝对差的取舍》收录于灏天文库文集《神经网络优化技巧：激活函数、损失函数、优化器选择》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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原作者： 灏天文库

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