¡Esta es una revisión vieja del documento!
El error absoluto medio o en inglés Mean Absolute Error (MAE) suma el valor absoluto de los errores. Al hacer el valor absoluto de cada error, no se cancelarán si hay errores positivos y negativos.
Su fórmula es:
$$MAE = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N}|y_{i} - \hat{y_{i}}|$$
Su uso en Keras es:
model.compile(loss="mean_absolute_error") model.compile(loss="mae")
Mas información:
La función de coste Huber es un compromiso entre MAE y MSE, ese compromiso se define con un parámetro llamado delta $\delta$. La siguiente gráfica compara MAE, MSE y distintos valores de delta.
Su uso en Keras es:
model.compile(loss=tf.keras.losses.Huber(delta=3))
Y he creado una gráfica similar para ver los resultados y no están mal
He mirado un poco por internet para ver si alguien los usaba y no he encontrado nada, supongo que será porque hacer el cálculo de una potencia con decimales es bastante costoso en tiempo.
Mas información: