0. 基本介绍 SmoothL1Loss是一种常用的损失函数，通常用于回归任务中，其相对于均方差(MSE)损失函数的优势在于对异常值(如过大或过小的离群点)的惩罚更小，从而使模型更加健壮。 SmoothL1Loss的公式为： l o s s ( x , y ) = { 0.5 ( x − y ) 2 if ∣ x − y ∣
