对于大多数CNN网络,一般使用L2 loss,而不是L1 loss。因为L2收敛快。 对于边框预测回归问题,通常也可以选择L2,但是存在离群点时,离群点会占loss主要部分。比如说真实值为1,预测10次,有一次预测值为1000,其余次的预测值为1左右,显然loss值主要由1000决定。所以FastRCNN采用稍微缓和一点绝对损失函数(smooth L1损失)...
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,本文按照此路线进行讲解。 L1/L2 Loss L1/L2 Loss 的定义 此...
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 从上面可以看出,该函数实际...
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。 L1损失函数的导数为常数,在模型训练后期标签和预测...
对于大多数CNN网络,我们一般是使用L2-loss而不是L1-loss,因为L2-loss的收敛速度要比L1-loss要快得多。 对于边框预测回归问题,通常也可以选择*方损失函数(L2损失),但L2范数的缺点是当存在离群点(outliers)的时候,这些点会占loss的主要组成部分。比如说真实值为1,预测10次,有一次预测值为1000,其余次的预测值为...
常用loss: L1: 公式:L1=∑i=1n∣yi−f(xi)∣L1=\sum_{i=1}^{n}\left|y_{i}-f\left(x_{i}\right)\right|L1=i=1∑n∣yi−f(xi)∣ 导数:dL1(x)dx={1 if x≥0−1 otherwise \frac{\... 查看原文 机器学习算法 之 L1、L2正则化 ...
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
Loss 存在的缺点,修正后得到 [1]: 在x 较小时为 L2 Loss,在 x 较大时为 L1 Loss,扬长避短。应用在目标检测的边框回归中,位置损失如下所示: 其中 表示bbox 位置的真实值, 表示bbox 位置回归的预测值。 Smooth L1 Loss 的缺点 在计算目...
绝对误差二、L1_Loss和L2_Loss2.1L1_Loss和L2_Loss的公式 2.2 几个关键的概念三、smoothL1损失函数一、常见的MSE、MAE损失函数1.1均方误差、平方...L1_Loss和L2_Loss的公式L1范数损失函数,也被称为最小绝对值偏差(LAD),最小绝对值误差(LAE)。总的说来,它是把目标值(Yi)与估计值(f(xi))的绝对差值的总和...
L1 loss曲线 L1 loss曲线.jpg L2 loss 均方误差(MSE),二次损失 均方误差是最常用的回归损失函数,它是我们的目标变量和预测值的差值平方和。 L2 loss公式 L2 loss.jpg 下图是均方误差函数图,其中目标真值为100,预测值范围在-10000到10000之间。均方误差损失(Y轴)在预测值(X轴)=100处达到最小值。范围为0到∞...