mlx.nn.losses.log_cosh_loss

class log_cosh_loss(inputs: array, targets: array, reduction: Literal['none', 'mean', 'sum'] = 'none')

计算输入和目标之间的对数cosh损失。

Logcosh 对于小误差表现得像 L2 损失，确保梯度稳定；对于大误差则像 L1 损失，减少对离群值的敏感度。这种双重特性为回归任务提供了一种均衡、鲁棒的方法。

\[\text{logcosh}(y_{\text{true}}, y_{\text{pred}}) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \log(\cosh(y_{\text{pred}}^{(i)} - y_{\text{true}}^{(i)}))\]

参数:

• inputs (array) – 预测值。

• targets (array) – 目标值。

• reduction (str, optional) – 指定应用于输出的归约方式：'none'（无）| 'mean'（平均）| 'sum'（求和）。默认值：'none'。

返回值:

计算得到的对数cosh损失。

返回类型:

array