Функцию Huber Loss лучше применять в ситуациях, когда данные содержат выбросы, которые могут непропорционально повлиять на обучение модели при использовании других функций потерь. 1

Например, при создании модели регрессии для прогнозирования цен на недвижимость, где встречаются аномально высокие или низкие цены, которые могут искажать обучение модели. 1

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. 2 В таком случае Huber Loss помогает снизить градиент, так как изгибается вокруг минимума. 2

Однако при использовании Huber Loss необходимо тщательно подбирать и настраивать параметры, так как это итеративный процесс. 23

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. 1