目标检测L1损失函数 目标检测loss值什么意思 · L1、L2、smooth L1: smooth L1 loss的优势: 当预测框与ground truth差别过大时,梯度不至于过大; 当预测框与ground truth差别很小时,梯度值可足够小; · focal loss: 在one-stage检测算法中,会出现正负样本数量不平衡以及难易样本数量不平衡的情况,为了解决则以问...
将误差最小化的目标函数通常称之为成本函数或损失函数，由“损失函数”计算出的值称为“损失”。在各种...
神经网络在处理带L1正则化的损失函数时，通常关注如何保持模型的稀疏性。然而，直接应用L1正则项在深度学习中，并不能确保模型的权重稀疏。对于神经网络，特别是使用ReLU激活函数的模型，可以利用ReLU的性质来间接减小L1范数正则项的值，但不会直接导致权重的稀疏。具体来说，在第二层神经网络中应用L1正则项...
所以我只需要让网络变成kW1σ(1kW2σ(W3x)),k→∞就可以让l1范的正则项变小。。但是没有任何的spar...
深度学习一般什么情况下使用nn.L1Loss？？ 各个损失函数的使用 一般都是靠什么来决定呢 深度学习一般什么情况下使用nn.L1Loss？？ 各个损失函数的使用 一般都是靠什么来决定呢
求问smooth l1损失函数有什么缺点(对比mse)? 优点很明显就是对异常点更鲁棒,那缺点是什么呢?肯定比mse是某个地方有不足的吧?不然怎么还有用mse损失函数的呢 #笔试题目# 全部评论 推荐 最新 楼层 请叫我0offer大佬 江南大学 算法工程师 求导不方便,这算一个。 点赞 回复 分享 发布于 2019-12-05 11:39...
正则化 Regularization 是机器学习中对原始损失函数引入额外信息 以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称 包括L1和L2正则化 L1正则化有什么作用 A 减少过拟合 B 增加模型复杂度 C 增加过拟合 D 减少模型复杂度 搜标题 搜题干 搜选项 问答题
我现在要在第二层W2用l1正则项 注意到relu有这样的性质kσ(x)=σ(kx),k∈R 所以我只需要让网络...
对 ReLU 来说，x=0 处的次梯度可以是 [0, 1] 之间的任何一个值；对绝对值函数来说，x=0 处...
定向Dropout和L0正则，for.ai与Hinton老爷子的神经网络蒸馏、剪枝与量化新研究，稀疏化神经网络，控制参数...