损失函数比较研究：一般和拥堵场景下的交通预测
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究探索了受重尾分析和不平衡分类问题启发的各种损失函数，以解决交通预测中拥堵预测不准确的问题。在实际交通数据集上的大量实验表明，MAE-Focal Loss 函数在优化 MAE 时最为有效，而 Gumbel Loss 函数在优化 MSE...
该研究探索了受重尾分析和不平衡分类问题启发的损失函数，以解决交通预测中拥堵预测不准确的问题。实验结果表明，MAE-Focal Loss 函数在优化 MAE 时最为有效，而 Gumbel Loss 函数在优化 MSE 时最佳。该研究增强了深度学习模型在预测拥堵引起的突发速度变化方面的能力，并强调了进一步研究的必要性。
