损失函数(loss function)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部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子: 其中,...
loss -- the value of the L2 loss function defined above """ loss = np.dot((y - yhat),(y - yhat).T) return loss yhat = np.array([9, 0.2, 0.1, 4, 9]) y = np.array([1, 0, 0, 1, 1]) print("L2 = " + str(L2(yhat,y))) 运行结果: L2 = 137.05 "♥我写的笔记,...
常见的回归损失函数:L1 Loss、L2 Loss、Smooth L1 Loss 常见的分类损失函数:0-1 Loss、交叉熵、Negative Log-Likelihood Loss、Weighted Cross Entropy Loss 、Focal Loss 这些损失函数通过torch.nn库和torch.nn.functional库导入。这两个库很类似,都涵盖了神经网络的各层操作,只是用法有点不同,nn是类实现,nn.fun...
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...
L2_losss+=torch.sum(torch.abs(param))#损失函数+惩罚项weight_decay = 0.01#权重衰减loss = nn.MSELoss(label, logits) + weight_decay * L1_losss#/L2_losss 参考文献 【CSDN】机器学习中正则化项L1和L2的直观理解 【博客】Differences between L1 and L2 as Loss Function and Regularization ...
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正则化就是loss function后边所加正则项为L2范数的平方，加上L2正则相比于L1正则来说，得到的解比较...
本文翻译自文章:Differences between L1 and L2 as Loss Function and Regularization,如有翻译不当之处,欢迎拍砖,谢谢~ 在机器学习实践中,你也许需要在神秘的L1和L2中做出选择。通常的两个决策为:1) L1范数 vs L2范数 的损失函数; 2) L1正则化 vs L2正则化。
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,该函数实际上就是一个分段函数,在[-1,1]之间实际上就...
而如果取L2范数,(x-1)^2+cx^2对x求导得2x-2+2cx, 不可能将最小值取在x=0。 对L1和L2的第二种解释方法:选择两个参数 为了运算直观,还是从loss function开始统一一下字母含义。 L1, J: 损失函数,λ:正则化常数 L2,J: 损失函数 L1, J: 损失函数,λ:正则化常数 ...