而平滑L1损失函数通过在误差较小的区域内采用平方函数,在误差较大的区域内采用绝对值函数,实现了对异常值的鲁棒性,从而在一定程度上提高了模型的稳定性和泛化能力。 相比于传统的L1损失函数,平滑L1损失函数在误差较小时对参数的更新更为平缓,这使得模型更加稳定,能够更好地适应数据的分布特点。在实际应用中,数据往往...
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...
HingeLoss 0-1 损失函数:感知机就是用的这种损失函数; 对数损失函数:逻辑回归的损失函数就是log对数损失函数; MSE平方损失函数:线性回归的损失函数就是MSE; Hinge 损失函数:SVM就是使用这个损失函数; 交叉熵损失函数 :逻辑回归的损失函数,用sigmoid作为激活函数,常用于二分类和多分类问题中。 我们先定义两个二维数...
损失函数(loss function)是一种衡量预测函数拟合真实值优劣的一种函数,用L(Y,f(x))来表示。一般来说,损失函数越小,模型的鲁棒性便越好,损失函数的出现便是为了使预测值更好地贴近真实值。但是为了防止过拟合现象,通常还要在此基础上添加结构损失函数,也就是正则化处理,常用的有L1,L2范数。下面介绍几种常见的单...
L2损失函数,也被称为最小平方误差,它计算的是目标值与估计值之间差值的平方和。相反,L1损失函数,也被称为最小绝对值偏差,它计算的是目标值与估计值之间差值的绝对值和。这两者之间的关键区别在于它们对异常值的敏感性:L2损失函数对异常值更加敏感,因为平方操作会放大这些差值,而L1损失函数则相对稳健。
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...
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损失函数和L2损失函数 交叉熵损失函数 其他机器学习常见损失函数 损失函数是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负值函数,通常用L(Y,f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项...