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...
1、L1 loss 在零点不平滑,用的较少 2、Smooth L1 Loss 修改零点不平滑问题 3、L2 loss:对离群点比较敏感,如果feature 是 unbounded的话,需要好好调整学习率,防止出现梯度爆炸的情况[fast rcnn] 参考: 【1】http://www.jianshu.com/p/ac26866e81bc...欧氏距离,l2范数,l2-loss,l2正则化 欧式距离,l2范...
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...
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)...
L2 Loss也称为均方误差(MSE),是指模型预测值f(x)和真实值y之间差值平方的平均值,公式如下: MSE=∑i=1n(f(xi)−yi)2n 曲线分布如下: 函数曲线连续,处处可导,随着误差值的减小,梯度也减小,有利于收敛到最小值。 2. 存在的问题 由于采用平方运算,当预测值和真实值的差值大于1时,会放大误差。尤其当函数...
1、L1 loss 在零点不平滑,用的较少 ,、一般来说,L1正则会制造稀疏的特征,大部分无用特征的权重会被置为0 2、Smooth L1 Loss 修改零点不平滑问题 , L1-smooth比L2范数的对异常值的鲁棒性更强。 3、L2 loss:对离群点比较敏感,如果feature 是 unbounded的话,需要好好调整学习率,防止出现梯度爆炸的情况[fast...
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
L1损失、L2损失与正则项的辨析如下：一、损失 L1损失：定义：衡量预测值与真值间差异的绝对值之和。特性：呈V型，损失非零处不可导，但梯度为定值。偏好稀疏分布，即倾向于产生较多的零值或接近零值的预测结果。应用场景：对异常点较为鲁棒，适用于需要稀疏解或特征选择的场景。L2损失：定义：衡量预测值...
L1 loss、L2 loss以及Smooth L1 Loss的对比如下：1. L1 loss： 特点：具有连续性和平滑的导数，对离群点不敏感。 优点：在处理含有异常值的数据时表现较好，因为这些异常值对L1 loss的影响相对较小。 缺点：可能导致收敛速度较慢，因为其对误差的惩罚是线性的，不如L2 loss的二次惩罚快速收敛。2. ...