L1 loss 是什么
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L1 Loss（也称为Mean Absolute Error）是深度学习中常用的一种损失函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的平均绝对误差。具体来说，对于一个大小为N的样本集合，L1 Loss定义如下：
L1(y,y^)=1N∑i=1N∣yi−y^i∣L_{ 1 }(y, \hat{y}) = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N}|y_i - \hat{y}_i|L1(y,y^)=N1∑i=1N∣yi−y^i∣
其中，yiy_iyi表示样本i的真实标签（ground truth），y^i\hat{y}_iy^i表示模型对于样本i的预测标签。将每个样本的绝对误差取平均值，得到L1 Loss。
与L2 Loss（也称为Mean Squared Error）相比，L1 Loss更加鲁棒，对于异常值（outliers）的容忍性更高。因此，在某些需要考虑异常值的任务中，例如目标检测、人脸识别等领域，L1 Loss被广泛应用。
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