В каких ситуациях лучше применять функцию Huber Loss вместо других функций потерь?

Функцию Huber Loss лучше применять в ситуациях, когда данные содержат выбросы, которые могут непропорционально повлиять на обучение модели при использовании других функций потерь. yourtodo.life

Например, при создании модели регрессии для прогнозирования цен на недвижимость, где встречаются аномально высокие или низкие цены, которые могут искажать обучение модели. yourtodo.life

Также Huber Loss может быть полезна, когда при использовании других функций потерь для обучения нейронных сетей постоянно большой градиент может приводить к пропуску минимума в конце обучения с использованием градиентного спуска. fritz.ai В таком случае Huber Loss помогает снизить градиент, так как изгибается вокруг минимума. fritz.ai

Однако при использовании Huber Loss необходимо тщательно подбирать и настраивать параметры, так как это итеративный процесс. fritz.ai github.com

Выбор функции потерь зависит от специфики задачи, поэтому важно глубоко понимать характеристики данных и задачи при выборе наиболее подходящей функции потерь для конкретного приложения машинного обучения. yourtodo.life