20 l0_1_loss_function.append(0) 21 22 pingfang_loss_function = (x-1) ** 2 23 24 plt.plot(x, hinge_loss_function, 'r-') 25 plt.plot(x, exponential_loss_function, 'b-') 26 plt.plot(x, logistic_loss_function, 'g-') 27 plt.plot(x, l0_1_loss_function, 'k-') 28 plt...
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)...
l1_and_l2_loss_function 可视化 L1-norm 和 L2-norm 损失函数之间的差异用于视觉验证 L1-norm 和 L2-norm 损失函数稳定性属性的脚本。 实验设计: 用变化的 y = b * x + c + random_number 生成 N 个基本点。 生成具有明显超出此范围的异常点的 M 个数据集。 绘制 M 个图以
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...
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...
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: ...
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 在计算目标检测的 bbox loss时,都是独立的求出4个点的 loss,然后相加得到...
首先我们看L2损失函数的曲线 这是一个非凸的函数,也就是说梯度下降不一定能够保证达到全局最优解。 而交叉熵损失函数的曲线如下 这是一个凸函数,曲线整体呈单调性,loss越大,梯度越大。便于反向传播时的快速优化。所以通常使用交叉熵损失函数。 Kaiming大佬在2018年针对目标检测中数据不平衡问题提出了交叉熵损失函数...
在CNN网络中，我们常选择L2-loss而非L1-loss，原因在于L2-loss收敛速度更快。若涉及边框预测回归问题，通常可采用平方损失函数（L2损失），但L2范数的缺点是离群点对损失值影响显著。例如，假设真实值为1，预测10次均约1，却有一次预测值为1000，此时损失值主要由异常值主导。为解决此问题，FastRCNN...
有的同学可能说很多模型都用L2作为loss function，可能说我用smooth L1 loss替换了原来的L2 loss也没有...