huber_loss

    该OP计算输入（input）与标签（label）之间的Huber损失。Huber损失是常用的回归损失之一，相较于平方误差损失，Huber损失减小了对异常点的敏感度，更具鲁棒性。

    当输入与标签之差的绝对值大于delta时，计算线性误差:

    huber_loss\=0.5∗(label−input)∗(label−input)huber_loss\=0.5∗(label−input)∗(label−input)

    参数:

    返回： 计算出的Huber损失，数据维度和数据类型与label相同的Tensor。

    返回类型: Variable