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Wasserstein 距离损失实际上是求解两个分布之间最小成本的问题,通常使用线性规划或其他数值方法进行求解。 代码实现: import numpy as np from scipy.optimize import linear_sum_assignment def wasserstein_distance_loss(y_true, y_pred): # 构建 cost matrix cost_matrix = np.abs(np.subtract.outer(y_true, y_pred)) # 使用线性求解器进行最小化 row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(cost_matrix) return cost_matrix[row_ind, col_ind].sum() # 示例 y_true = np.array([1, 2, 3]) y_pred = np.array([2, 3, 4]) print(wasserstein_distance_loss(y_true, y_pred)) 9、Huber损失函数 概念:Huber损失函数是一种针对回归问题的损失函数,它在数据点靠近预测值时的表现类似于平方损失函数,而在远离预测值时的表现类似于绝对损失函数,因此在某种程度上结合了两者的优点。数学公式:其中, Huber损失函数的优点在于它在靠近预测值时兼具平方损失函数的光滑性和绝对损失函数的鲁棒性,因此对于异常值的影响相对较小,使得模型更加稳健。在实际应用中,Huber损失函数常用于拟合异常值较多的数据或者对异常值较为敏感的回归任务中。 代码实现: import numpy as np def huber_loss(y_true, y_pred, delta): residual = np.abs(y_true - y_pred) huber_loss = np.where(residual |
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