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)...
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,会导致梯度较大,训练不稳定。 L1损失函数的导数为常数,在模型训练后期标签和预测...
L2范数损失函数,也被称为最小平方误差(LSE)。总的来说,它是把目标值(Yi)与估计值(f(xi))的差值的平方和(S)最小化: S=∑ni=1(Yi−f(xi))2 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...
L2范数损失函数,也被称为最小平方误差(LSE)。总的来说,它是把目标值(Yi)与估计值(f(xi))的差值的平方和(S)最小化: 在这里插入图片描述 1importnumpy as np23defL1(yhat, y):4loss = np.sum(np.abs(y -yhat))5returnloss67defL2(yhat, y):8loss =np.sum(np.power((y - yhat), 2))9retu...
Smooth L1 和 L1 Loss 函数的区别在于,L1 Loss 在0点处导数不唯一,可能影响收敛。Smooth L1的解决办法是在 0 点附*使用*方函数使得它更加*滑。 Smooth L1的优点 相比于L1损失函数,可以收敛得更快。 相比于L2损失函数,对离群点、异常值不敏感,梯度变化相对更小,训练时不容易跑飞。
L2 loss.jpg 下图是均方误差函数图,其中目标真值为100,预测值范围在-10000到10000之间。均方误差损失(Y轴)在预测值(X轴)=100处达到最小值。范围为0到∞。 L2 loss曲线.jpg smooth L1 loss 公式(6)衡量x的较大和较小的分界线是x=1,当然也可以采用其它值来做这个临界点。设\delta作为衡量预测值和真实值的...
平滑L1损失函数与L1-loss的区别在于，L1-loss在0点处导数不唯一，可能影响收敛。而平滑L1损失通过在0点附近使用平方函数，使得其更加平滑。以下是三种损失函数的公式比较：L2 loss：公式：...L1 loss：公式：...Smooth L1 loss：公式：...Fast RCNN指出，与R-CNN和SPPnet中使用的L2损失相比，平滑...
smooth L1 完美地避开了 L1 和 L2 损失的缺陷。其函数图像如下: 由图中可以看出,它在远离坐标原点处,图像和 L1 loss 很接近,而在坐标原点附近,转折十分平滑,不像 L1 loss 有个尖角,因此叫做 smooth L1 loss。 参考文献: https://www.jianshu.com/p/19483787fa24...
L2Loss，常称为MSE，在PyTorch中被称为torch.nn.MSELoss，是通过计算目标值与模型输出之间的差值平方来衡量损失的。公式为 (y_true - y_pred)^2。SmoothL1Loss是一种平滑版本的L1Loss，它在预测值和ground truth之间的差别较小时使用L2Loss，在差别较大时使用L1Loss。公式为 max(0.5*(|y_true ...
smooth L1 loss的优势: 当预测框与ground truth差别过大时,梯度不至于过大; 当预测框与ground truth差别很小时,梯度值可足够小; · focal loss: 在one-stage检测算法中,会出现正负样本数量不平衡以及难易样本数量不平衡的情况,为了解决则以问题提出了focal loss。