非线性回归：离群敏感度损失函数

Question

我正在尝试提出一个非线性回归深度学习模型来预测给定纳米结构的远场。

远场光谱是高度非线性的，并且可能具有多个共振点（场突然增加）。请参见下图。

我的DNN包含3个卷积层，然后是4个密集层，以解决非线性问题。

但是，我希望有一个对离群值更敏感的损失函数，因此我可以找到发生共振的确切点。

到目前为止，尽管对异常值不敏感，但我使用了很多损失函数，Huber损失在最终结算损失（0.0101）方面表现最佳。下图显示了实际和预测的光谱。

实际和预测光谱：

我知道均方误差对离群值敏感，但在这种情况下，稳定损失（0.0198）高于前一种情况。

什么损失函数对异常值最敏感，特别是在非线性回归中。如果您可以针对此问题提出自定义损失函数，那也可以。