[人工智能]深度模型的损失函数

最近做了一个关于位置预测的小项目。其中因为涉及回归问题，我用了huber损失函数，现在对回归损失函数做一个总结，以便加深理解

1. MSE和MAE的区别和优缺点

（1）简单来说，MSE计算简便，但MAE对异常点有更好的鲁棒性。如果训练数据被异常点所污染，那么MAE损失就更好用。举例说明见链接1，也可以从直观上来理解：MSE相当于平均数，MAE相当于取中位数。
（2）然而MAE存在一个严重的问题（特别是对于神经网络）：更新的梯度始终相同，也就是说，即使对于很小的损失值，梯度也很大。这样不利于模型的学习。为了解决这个缺陷，我们可以使用变化的学习率，在损失接近最小值时降低学习率。

2. 更优秀的损失函数

huber损失函数，见链接2

3. 处理不均衡问题的 Focal loss损失函数

缓解正负样本不均衡问题。注意：keras中有针对类别不均衡问题，可以增加类权重的方式来进行训练，不知道和Focal loss有没有关系

4. 交叉熵损失函数

基本知识可以见链接4.1
以前面试的一个问题，为什么用交叉熵损失函数？见链接4.2

5. 孪生网络中的损失函数