我只是找到了回归问题的良好损失函数。然后在Tensorflow中使用它。
在张量流API中，存在很多损失函数，其中大部分都是针对分类问题而设计的。
对于回归问题，除了MSE之外的任何其他良好的损失函数？
我在代码中使用以下拟合目标列表：
绝对误差平方的最小和
平方相对误差的最小和
正交距离的最小和
绝对误差绝对值的最小和
最小平方对数[abs（预测/实际）]
相对误差绝对值的最小和
绝对误差的最低峰值绝对值
相对误差的最低峰值绝对值
最低的Akaike信息标准
最低贝叶斯信息准则
通常标准的最小平方绝对误差总和足以满足我的需要，尽管我偶尔使用平方相对误差的最小和。我很少或根据需要使用其他拟合目标来减少异常值在数据中的拟合效果。