Приведите примеры неквадратичных функций потерь в регрессионных задачах. С какой целью они вводятся?

Примеры неквадратичных функций потерь в регрессионных задачах:

• Средняя абсолютная ошибка (MAE). yandex.ru Для расчёта нужно взять разницу между предсказаниями модели и истинным значением, применить к этой разнице абсолютное значение, а затем усреднить её по всему набору данных. yandex.ru Такая функция потерь обеспечивает общую меру того, насколько хорошо работает модель, и не придаёт слишком большого значения выбросам. yandex.ru
• Функция потерь Хьюбера. yandex.ru Для значений потерь меньше дельты используется MSE, для значений потерь больше дельты — MAE. yandex.ru Это позволяет сочетать в себе лучшее от обеих функций потерь: для больших значений потерь MAE уменьшает вес, который придаётся выбросам, а для меньших значений потерь — MSE поддерживает квадратичную функцию вблизи центра. yandex.ru
• Функция Мешалкина. www.ccas.ru Это ограниченная сверху функция, которая в окрестности нуля ведёт себя как квадратичная, а на бесконечности стремится к горизонтальной асимптоте. www.ccas.ru Такая функция потерь не различает большие и сверхбольшие отклонения. www.ccas.ru

Неквадратичные функции потерь вводятся с целью учёта специфики данных и требований к задаче. yourtodo.ru Например, они помогают минимизировать определённый тип ошибок или учитывать наличие выбросов. yourtodo.ru neurohive.io