Huber Loss: cosa significa e come si usa

Machine Learning

Huber Loss

Cosa significa «Huber Loss»?

Funzione di perdita che si comporta come l'errore quadratico per residui piccoli e come l'errore assoluto per quelli grandi. Combina sensibilità e robustezza, riducendo l'influenza eccessiva degli outlier tipica dello scarto quadratico puro.
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