blocks|key|1017994|text|L2损失的简单回归在两个著名的教程中有特色--您可以选择其中的任何一个，并自定义损失：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1017995|在D2L.ai书中(在许多大学使用)：线性网络/线性回归-Gluon.html|unordered-list-item|offset|length|1017996|在https://gluon.mxnet.io/index.html+(+MXNet，gluon的python指南)中。许多指南都进入了D2L.ai：supervised-learning/linear-regression-gluon.html|style|CODE|1017997|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://d2l.ai/|1|https://d2l.ai/chapter_linear-networks/linear-regression-gluon.html|2|https://gluon.mxnet.io/index.html|3|https://gluon.mxnet.io/chapter02_supervised-learning/linear-regression-gluon.html^0|0|1|6|0|J|K|1|0|17|5|1|X|2|23|1C|3|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|Y|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|Z|8|@]|9|@$E|10|F|11|1|12]|$E|13|F|14|1|15]]|A|$]]|$1|G|3|H|5|D|7|16|8|@$E|17|F|18|I|J]]|9|@$E|19|F|1A|1|1B]|$E|1C|F|1D|1|1E]]|A|$]]|$1|K|3|-4|5|6|7|1F|8|@]|9|@]|A|$]]]|L|$M|$5|N|O|P|A|$Q|R]]|S|$5|N|O|P|A|$Q|T]]|U|$5|N|O|P|A|$Q|V]]|W|$5|N|O|P|A|$Q|X]]]]

Simple regression with L2 loss is featured in 2 famous tutorials - you can just pick any of those and customize the loss:

<ul>
<li>In the <a href="http://D2l.ai/" rel="nofollow noreferrer">D2L.ai</a> book (used at many universities):
<a href="https://d2l.ai/chapter_linear-networks/linear-regression-gluon.html" rel="nofollow noreferrer">https://d2l.ai/chapter_linear-networks/linear-regression-gluon.html</a></li>
<li>In <a href="https://gluon.mxnet.io/index.html" rel="nofollow noreferrer">The Straight Dope</a> (guide to the python API of MXNet,
<code>gluon</code>). A lot of that guide went into D2L.ai:
<a href="https://gluon.mxnet.io/chapter02_supervised-learning/linear-regression-gluon.html" rel="nofollow noreferrer">https://gluon.mxnet.io/chapter02_supervised-learning/linear-regression-gluon.html</a></li>
</ul>

I have a regression model based on various independent features which eventually predict a value with a custom loss function. Somewhat similar to the link below.

<a href="https://www.evergreeninnovations.co/blog-quantile-loss-function-for-machine-learning/" rel="nofollow noreferrer">https://www.evergreeninnovations.co/blog-quantile-loss-function-for-machine-learning/</a>

The current model is built using Tensorflow library but now I want to use MXNet becuase of the speed and other advantages it provides. How to write a similar logic in MXNet with a custom loss function?

Regression using MXNet

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我有一个基于各种独立特征的回归模型，它最终用自定义损失函数预测一个值。有点类似于下面的链接。当前的模型是使用Tensorflow库构建的，但是现在我想使用MXNet，因为它提供了速度和其他优势。如何用自定义丢失函数在MXNet中编写类似的逻辑？

问基于MXNet的回归
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