1.L1损失函数(也称为绝对值损失函数): L1损失函数衡量了预测值与目标值之间的绝对差异。具体而言,对于预测值y_hat和实际值y,L1损失函数定义为它们之差的绝对值的总和,即L1损失函数的数学表达式如下: L1(y_hat, y) = ,y_hat - y 相对于L2损失函数,L1损失函数对离群值(即预测值与目标值差异较大的样本)...
L1 损失函数的特点是对每个误差取绝对值,因此对异常值(outliers)的影响较小。 由于L1 损失对大误差的惩罚较小,它倾向于生成更稀疏的解(即许多参数为零),这在某些任务(如稀疏编码或特征选择)中很有用。 梯度特性: L1 损失的梯度是常数:误差为正时梯度为 1,误差为负时梯度为 -1。这意味着当误差很小时,模型...
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...
L2 = Σ(yi - ŷi)² 接下来,我们将重点讨论L1和L2损失函数的区别。 1.敏感度不同:L1损失函数对异常值具有更强的敏感性,因为它是通过求绝对差值来计算损失。而L2损失函数对异常值的敏感性较小,因为平方差值使得异常值的影响减小。 2.唯一解和非唯一解:L1损失函数在所有的预测误差相等时往往存在多个最小...
首先,我们来定义L1和L2损失函数。给定一个模型的预测值y_hat和真实值y,L1损失函数可以定义为预测值和真实值之间差的绝对值的和,即: L1(y_hat, y) = ,y_hat - y 而L2损失函数可以定义为预测值和真实值之间差的平方和的平方根,即: L2(y_hat, y) = √(y_hat - y)² 接下来,我们将讨论L1和L2...
深度学习 L1 L2损失函数 损失函数l1 loss,损失函数(lossfunction)是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y,f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成
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...
1. L2损失函数 L2范数损失函数,也被称为最小平方误差(LSE)。它是把目标值 yi 与估计值 f(xi) 的差值的平方和最小化。一般回归问题会使用此损失,离群点对次损失影响较大。 L=∑i=1n(yi−f(xi))2 2. L1损失函数 也被称为最小绝对值偏差(LAD),绝对值损失函数(LAE)。总的说来,它是把目标值 yi...
Smooth L1 Loss综合了L1和L2 Loss的优点,总结如下: 对比三种损失函数方程: 对比三种损失函数导数: 其中x表示预测值和真实值之间的误差值。 L2损失函数的导数是动态变化的,所以x增加也会使损失增加,尤其在训练早起标签和预测的差异大,会导致梯度较大,训练不稳定。