smooth L1损失函数为: 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
L1 损失函数的特点是对每个误差取绝对值,因此对异常值(outliers)的影响较小。 由于L1 损失对大误差的惩罚较小,它倾向于生成更稀疏的解(即许多参数为零),这在某些任务(如稀疏编码或特征选择)中很有用。 梯度特性: L1 损失的梯度是常数:误差为正时梯度为 1,误差为负时梯度为 -1。这意味着当误差很小时,模型...
Smooth L1损失函数是L1损失函数和L2损失函数的结合体,它在误差较小时采用L2损失函数的平方项,以避免L1损失函数在误差接近0时梯度恒定的问题;在误差较大时则采用L1损失函数的线性项,以限制梯度过大可能导致的训练不稳定问题。 优点: 融合了L1和L2损失函数的优点,既对异常值有一定的鲁棒性,又能在误差较小时保持较...
L1和L2都可以做损失函数使用。 1. L2损失函数 L2范数损失函数,也被称为最小平方误差(LSE)。它是把目标值 yi 与估计值 f(xi) 的差值的平方和最小化。一般回归问题会使用此损失,离群点对次损失影响较大。 L=∑i=1n(yi−f(xi))2 2. L1损失函数 也被称为最小绝对值偏差(LAD),绝对值损失函数(LAE...
L1/L2 Loss 的定义 此前回归一般采用 Loss,定义如下: L1/L2 Loss 的缺点 但是这两者存在一些缺点: L1 Loss 对 x 的导数为常数,由于 x 代表真实值与预测值的差值,故在训练后期,x 很小时,如果学习率不变,损失函数会在稳定值附近波动,难以收敛到更高精度; ...
L1损失函数和L2损失函数是常用于机器学习和深度学习中的两种不同类型的损失函数，用于衡量预测值与真实值之间的差异。它们在回归问题中经常被使用。1.L1损失函数（绝对值损失函数）：L1损失函数衡量预测值与真实值之间的绝对差异。对于单个样本，L1损失函数的定义如下：L1损失=|预测值-真实值| 在训练过程中，多个样本...
1. 函数特性 简单的说Smooth L1就是一个平滑版的L1 Loss,其公式如下: Smooth L_{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...
L2 = Σ(yi - ŷi)² 接下来，我们将重点讨论L1和L2损失函数的区别。1.敏感度不同：L1损失函数对异常值具有更强的敏感性，因为它是通过求绝对差值来计算损失。而L2损失函数对异常值的敏感性较小，因为平方差值使得异常值的影响减小。2.唯一解和非唯一解：L1损失函数在所有的预测误差相等时往往存在多个最小...
除了上面提到的不管是线性回归问题常用的最小二乘法的平方损失函数,还是加入了L1、L2正则项等问题的目标函数,还有很多很多的以损失函数为目标函数的种类,譬如说,Logistics Regression使用的Log对数损失函数、SVM 使用的Hinge损失函数、Adaboost使用的指数损失函数、0-1损失函数绝对值损失函数等等。