如何结合tf.absolute和tf.square在Tensorflow中创建Huber损失函数？

在TensorFlow中，可以使用tf.absolute和tf.square函数结合创建Huber损失函数。Huber损失函数是一种用于回归问题的损失函数，它对于异常值具有鲁棒性。

Huber损失函数的定义如下：

def huber_loss(y_true, y_pred, delta=1.0):
    error = y_true - y_pred
    abs_error = tf.abs(error)
    quadratic_error = tf.square(error)
    condition = tf.less(abs_error, delta)
    loss = tf.where(condition, quadratic_error, delta * (abs_error - 0.5 * delta))
    return loss

其中，y_true是真实值，y_pred是预测值，delta是Huber损失函数的阈值参数。当绝对误差小于delta时，使用平方误差，否则使用线性误差。

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