Robust Loss

释义 Definition

“robust loss”（鲁棒损失/稳健损失）：在统计学与机器学习中指一类对异常值（outliers）不太敏感的损失函数，用来在数据含噪、分布偏离或存在极端点时，让模型训练更稳定、结果更可靠。常见例子包括 Huber loss、Tukey’s biweight、Cauchy loss 等。（在非技术语境中也可被字面理解为“强韧的损失”，但最常见用法是技术概念。）

发音 Pronunciation

/roʊˈbʌst lɔs/

例句 Examples

We use a robust loss to reduce the impact of outliers.
我们使用鲁棒损失来降低异常值的影响。

In practice, switching from mean squared error to a robust loss can stabilize training when the dataset contains mislabeled samples and heavy-tailed noise.
在实际应用中，当数据集含有错标样本和重尾噪声时，把均方误差换成鲁棒损失可以让训练更稳定。

词源 Etymology

robust 源自拉丁语 robustus（“强壮的、坚固的”），在现代科学语境中常引申为“对扰动不敏感、经得起噪声”的意思；loss 来自古英语 los（“损失”）。合在一起，robust loss 强调“在不完美数据下仍表现稳健的损失函数”。

相关词 Related Words

• Robust
• Loss
• Outlier
• Noise
• Huber
• Mean Squared Error
• Regularization
• Robustness
• Heavy-Tailed

文学与著作 Literary Works

• Robust Statistics（Peter J. Huber；以及 Huber & Ronchetti 的后续版本）——系统讨论稳健估计与相关损失思想。
• The Elements of Statistical Learning（Hastie, Tibshirani, Friedman）——在回归与分类内容中涉及稳健方法与损失函数的选择。
• Pattern Recognition and Machine Learning（Christopher M. Bishop）——在概率建模与回归章节中讨论不同损失与抗噪思路。
• Deep Learning（Goodfellow, Bengio, Courville）——在优化与训练实践相关内容中提到损失函数选择与对噪声/异常的影响。