import numpy as np
# huber loss
def huber(true, pred, delta):
loss =np.where(np.abs(true-pred) < delta , 0.5*((true-pred)**2), delta*np.abs(true - pred) - 0.5*(delta**2))
return np.sum(loss)
# logcosh loss
def logcosh(true, pred):
loss = np.log(np.cosh(pred - true))
return np.sum(loss)
2020-01-19
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