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Datei:Comparison of loss functions.png

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Beschreibung

Beschreibung
English: Smooth Mean Absolute Error (SMEA) loss proposed in https://arxiv.org/abs/2303.09935 outperforms the Squared error, Huber and Log-Cosh losses on datasets with significantly many outliers is proposed. This smooth absolute error loss function is infinitely differentiable and more closely approximates the absolute error loss compared to the Huber and Log-Cosh losses used for robust regression.
Datum
Quelle Eigenes Werk
Urheber M.Zkuba

SMAE loss was proposed by Mathew Mithra Noel (https://orcid.org/0000-0002-3442-1642)

Lizenz

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Kurzbeschreibungen

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Smooth Mean Absolute Error (SMAE) loss

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Motiv

MIME-Typ

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Prüfsumme

a31e41534eadfb617f203c72165285df8e0c7a62

Bestimmungsmethode: SHA-1

Dateigröße

42.212 Byte

Höhe

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Breite

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aktuell18:35, 9. Nov. 2023Vorschaubild der Version vom 18:35, 9. Nov. 20231.545 × 811 (41 KB)M.ZkubaUploaded own work with UploadWizard

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