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1...
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... ...
L1范数与L2范数作为损失函数的区别能快速地总结如下: 总结:实际上我们发现,其实所谓的L1_Loss与L2_Loss与前面说的MSE、MAE损失函数一个1/n的区别,所以他们的优点和缺点是互通的。 2.2 几个关键的概念 1、鲁棒性(robustness) 因为与最小平方相比,最小绝对值偏差方法的鲁棒性更好,因此,它在许多场合都有应用。最...
目标检测回归损失函数1:L1 loss, L2 loss以及Smooth L1 Loss的对比 这个博客让我看明白了三者的区别: https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/12021638.html 总结就是smoothL1loss完美的规避了L1loss和L2loss的缺点 相对于L1loss来说,收敛的更快了 相对于L2loss来说,对于离群点更加友好,梯度变化小 ...
L2 Loss别称:L2 范数损失、最小均方值偏差(LSD)、最小均方值误差(LSE)。最常看到的MSE也是指L2 Loss,PyTorch中也将其命名 torch.nn.MSELoss。它是把目标值与模型输出(估计值)做差然后平方得到的误差。 什么时候使用? 回归任务 数值特征不大 问题维度不高。
L2正则化:通过在损失函数中添加模型参数平方和的正则项来限制模型的复杂度。其公式为:LossL2=Loss+λ∑i=1nwi2\text{Loss}_{\text{L2}} = \text{Loss} + \lambda \sum_{i=1}^{n} w_i^2LossL2=Loss+λ∑i=1nwi2。同样地,Loss表示原始损失函数,wiw_iwi表示模型参数,λ\lambdaλ为正则化系数。
L2 Loss由于处处可导,在0值周围具有较小的梯度值,波动小更加稳定; Smooth L1 Loss综合了L1和L2 Loss的优点,总结如下: 对比三种损失函数方程: 对比三种损失函数导数: 其中x表示预测值和真实值之间的误差值。 L2损失函数的导数是动态变化的,所以x增加也会使损失增加,尤其在训练早起标签和预测的差异大,会导致梯度较...
L1 0处不可导,而L2 处处可导。针对这一点,提出了smooth L1模型,即在0附近用L2代替L1, 其余采用L1,实现两者特点的兼顾。 举例来说,对于(0.6,0.1,0.1)和(0.3,0.3,0.3)两种误差分布,L1 Loss偏向于前者(0.6+0.1+0.1<0.3+0.3+0.3),而L2 Loss偏向于后者(0.6^2+0.1^2+0.1^2>0.3^2+0.3^2+0.3^2)。即,...
其中，L1 loss（平均绝对误差）与L2 loss（均方误差）在性质上有显著差异。L1 loss以其连续性和平滑的导数为特点，但对离群点不敏感，可能导致收敛较慢。MSE（均方误差）则更易于优化，对较大误差有更强的惩罚，但容易被离群点主导，影响整体性能。在选择上，如果目标是检测离群点，MSE是首选；若离...
L1 loss 和 L2 loss L1 和 L2 loss 有什么区别。 L1 我理解成 1 维向量的距离。假设只有一个座标轴,上面每一个点都有一个 x 座标。现在需要求 x1 , x2 两个点的距离。很简单吧,距离就是: |x1-x2| 。 loss function 计算网络残差就是所有预测值跟 label 距离求和。