Huber Loss（Huber损失）是一种用于回归任务的损失函数，它结合了均方误差（MSE）和绝对误差（MAE）的优点，在一定程度上抵抗了异常值的影响。Huber Loss 的数学表达式如下所示：

其中，y 是真实值，yhat 是预测值，δ 是 Huber Loss 的阈值。当预测值和真实值之间的绝对差小于等于阈值 δ 时，使用的是均方误差；当绝对差大于阈值 δ 时，使用的是绝对误差与阈值 δ 的线性组合。

Huber Loss 的主要特点和优势包括：

对异常值具有鲁棒性：由于 Huber Loss 在绝对误差较小时采用的是均方误差，而在绝对误差较大时采用的是绝对误差，因此对于异常值的影响相对较小，具有一定的鲁棒性。

兼具 MSE 和 MAE 的优点：Huber Loss 同时考虑了均方误差和绝对误差的优点，因此在一定程度上能够平衡二者的影响，既能够保留 MSE 对于近似正态分布的数据的有效性，又能够在一定程度上抵抗异常值的干扰，具有更广泛的适用性。

可调节的参数：Huber Loss 中的阈值参数 \deltaδ 可以根据具体问题的需求进行调节，使得损失函数更适应不同的数据分布和任务需求。

总的来说，Huber Loss 是一种常用的用于回归任务的损失函数，具有对异常值鲁棒、结合了均方误差和绝对误差的优点，可以有效地应对不同类型的数据和任务。