l1损失函数公式 L1损失函数是指绝对值误差损失函数,其公式为: L1损失函数=∑|y - y^| 其中,y代表真实值,y^代表预测值,| |表示绝对值。L1损失函数通常用于回归问题中,其特点是对于预测误差较大的样本,惩罚力度更强,有利于减小异常值对结果的影响。
smooth L1损失函数为: smoothL1(x)={0.5x2if|x|<1|x|−0.5 smooth L1损失函数曲线如下图所示,作者这样设置的目的是想让loss对于离群点更加鲁棒,相比于L2损失函数,其对离群点(指的是距离中心较远的点)、异常值(outlier)不敏感,可控制梯度的量级使训练时不容易跑飞。 smooth L1损失函数曲线 四、总结 从...
前言损失函数的作用是帮助神经网络的输出结果与真实标签作比较,使得神经网络和真实标签建立一定的关系,好的损失函数能加快网络的训练速度和得到更好的效果。 1 L1Loss(绝对值损失函数) 1.1 CLASS torch.nn.L1L…
链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/342991797 目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和BBox Regeression Loss两部分构成。本文介绍目标检测任务中近几年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程。 其演进路线是 Smooth L1 Loss IoU Loss GIoU Loss DIoU Loss CIoU Loss EIoU Loss,本文按照此路线进...
Smooth L1损失函数是L1损失函数和L2损失函数的结合体,它在误差较小时采用L2损失函数的平方项,以避免L1损失函数在误差接近0时梯度恒定的问题;在误差较大时则采用L1损失函数的线性项,以限制梯度过大可能导致的训练不稳定问题。 优点: 融合了L1和L2损失函数的优点,既对异常值有一定的鲁棒性,又能在误差较小时保持较...
L1范数损失函数 Python,Python基本数据类型之数字Python数字Python数字数据类型用于存储数值。数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变数字数据类型得值,将重新分配内存空间。以下实例在变量赋值时数字对象将被创建:var1=1var2=10您也可以使用del语句删除一些数字对象
回归损失函数的发展过程主要包括:最原始的Smooth L1 Loss函数、2016年提出的IoU Loss、2019年提出的GIoU Loss、2020年提出的DIoU Loss和最新的CIoU Loss函数。 Smooth L1 Loss函数 在早期的目标检测算法中它们一般使用MSE作为损失函数,之后Fast R-CNN提出了Smooth L1的损失函数,它们的共同点都是使用两个角点,四个坐...
我们学习一个算法总是要有个指标或者多个指标来衡量一下算的好不好,不同的机器学习问题就有了不同的努力目标,今天我们就来聊一聊回归意义下的损失函数、正则化的前世今生,从哪里来,到哪里去。 一.L1、L2下的Lasso Regression 和Ridge Regression 对于机器学习,谈到正则化,首先映入脑子的可能是L1正则化、L2正则化...
简单的说Smooth L1就是一个平滑版的L1 Loss,其公式如下: SmoothL_{1} = _{0.5x^{2}, |x| < 1}^{|x| - 0.5, |x| > 1} 该函数实际上是一个分段函数,在[-1,1]之间就是L2损失,解决L1在0处有折点,在[-1, 1]区间以外就是L1损失,解决离群点梯度爆炸问题,所以能从以下两个方面限制梯度: ...
L1损失函数和L2损失函数 这两个损失函数通常一起比较着来说。 L1损失函数,又叫最小绝对值偏差(LAE)。它把目标值与估计值的绝对差值的总和最小化: L2损失函数,也被称为最小平方误差。总的来说,它是把目标值与估计值的差值的平方和最小化。 L2损失函数对异常点比较敏感,因为L2将误差平方化,使得异常点的误差...