ASRL:A robust loss function with potential for development

要約

この記事では、以前の堅牢な損失関数に基づいて、パーティション：賢明な堅牢な損失関数を提案しました。
この損失関数の特徴は、パーティションごとの設計と適応パラメーター調整により、高い堅牢性と幅広い適用性を達成することです。
最後に、この損失関数の利点と開発の可能性は、この損失関数を回帰質問に適用し、5つの異なるデータセット（異なる寸法、異なるサンプル数、異なるフィールド）を使用して、他の損失関数と比較することにより検証されました。
複数の実験の結果は、損失関数の利点を証明しています。

要約(オリジナル)

In this article, we proposed a partition:wise robust loss function based on the previous robust loss function. The characteristics of this loss function are that it achieves high robustness and a wide range of applicability through partition-wise design and adaptive parameter adjustment. Finally, the advantages and development potential of this loss function were verified by applying this loss function to the regression question and using five different datasets (with different dimensions, different sample numbers, and different fields) to compare with the other loss functions. The results of multiple experiments have proven the advantages of our loss function .

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