torch.nn.functional.huber_loss

torch.nn.functional.huber_loss(input, target, reduction='mean', delta=1.0, weight=None) [исходный код]

Вычисляет функцию потерь Хьюбера с необязательным взвешиванием.

Функция использует квадратичный член, если абсолютная поэлементная ошибка меньше delta, и член L1, масштабированный на delta, в противном случае.

При delta, равном 1, эта функция потерь эквивалентна SmoothL1Loss. В общем случае функция потерь Хьюбера отличается от SmoothL1Loss в delta раз (delta также называется beta в Smooth L1).

Подробности см. в HuberLoss.

Параметры:

• input (Tensor) – Предсказанные значения.
• target (Tensor) – Эталонные значения.
• reduction (str, необязательно) – Задает способ сведения выходных данных: ‘none’ | ‘mean’ | ‘sum’. ‘mean’: вычисляется среднее значение выходных данных. ‘sum’: выходные данные суммируются. ‘none’: сведение не выполняется. По умолчанию: ‘mean’.
• delta (float, необязательно) – Пороговое значение, при котором происходит переход между потерями L1, масштабированными на delta, и потерями L2. По умолчанию: 1.0.
• weight (Tensor, необязательно) – Веса для каждого примера. По умолчанию: None.

Возвращает:

Функция потерь Хьюбера (с необязательным взвешиванием).

Тип возвращаемого значения:

Tensor