在深度学习模型训练中，选择合适的损失函数至关重要。常见的损失函数有L1损失和L2损失，它们各自有不同的特点。😊
L1损失（绝对值损失）：计算预测值与真实值之间差值的绝对值，对异常值较为鲁棒，但梯度恒定，可能导致收敛速度较慢。🎯
而L2损失（平方损失）：基于误差的平方进行计算，能更好地惩罚较大的误差，但在处理异常值时表现较差。🔥
为了结合两者的优势，出现了Smooth L1损失！它是一种平滑版的L1损失，在误差较小时表现为L2损失，误差较大时则切换为L1损失，兼具鲁棒性和稳定性。✨
通过合理配置这三种损失函数，可以优化模型性能，特别是在回归任务中，Smooth L1损失常被用于提高模型的精度与可靠性。🌟
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