其公式如下: L1 loss = |y - y_pred| 其中,y是实际值,y_pred是预测值,| |表示绝对值。 L1损失函数的特点是对异常值比较敏感,因为它是线性的,即预测值和实际值之间的差异越大,损失值就越大。这意味着如果有一个异常值,它会对损失函数产生很大的影响,因为它的绝对值很大。因此,L1损失函数在处理异常值时...
简单的说Smooth L1就是一个平滑版的L1 Loss,其公式如下: SmoothL_{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,所以能从以下两个方面限制梯度: 当...
公式: S=\frac{2|X{\cap}Y|}{|X|+|Y|} Dice Loss:计算两个样本的误差。越小,两个样本越相似。 DiceLoss=1-\frac{2|X{\cap}Y|}{|X|+|Y|}, |x|表示x元素的个数。 def dice_loss(input, target): input = input.contiguous().view(input.size()[0], -1) target = target.contiguous...
在PyTorch中,可以使用nn.L1Loss()来创建L1Loss对象。L1Loss的计算公式如下:loss = |x - y|其中,x和y分别表示预测值和真实值。L1Loss的梯度传播特性是:如果输出层的激活函数是线性的,那么反向传播时梯度为1;否则,梯度为输出层激活函数的梯度。与MSELoss不同的是,L1Loss对于稀疏数据更加敏感,因为它对于绝对值较...
2.1 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(S)最小化: S=∑ni=1|Yi−f(xi)| 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...
*均绝对误差(L1L1 Loss) *均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE) 是指模型预测值f(x)f(x)和真实值yy之间距离的*均值,其公式如下: MAE=∑nn=1∣f(xi)−yi∣nMAE=∑n=1n∣f(xi)−yi∣n 忽略下标ii ,设n=1n=1,以f(x)−yf(x)−y为横轴,MAE的值为纵轴,得到函数的图形如下: ...
L1Loss nn.L1Loss也称为平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)。它计算预测值与真实值之间的差异(即误差),然后取绝对值并求和,最后除以样本数量得到平均误差。具体来说,对于一批大小为 的样本,nn.L1Loss的计算公式如下: 其中, 为模型的预测输出, nn.L1Loss通常用于回归问题中,例如预测房价、预测人的年龄等。它...
L1Loss,也称为MAE，是通过计算目标值与模型输出之间的绝对误差来衡量损失的。公式为 |y_true - y_pred|。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...
classpaddle.nn.L1Loss(reduction='mean',name=None)¶ 该接口用于创建一个L1Loss的可调用类,L1Loss计算输入input和标签label间的L1 loss损失。 该损失函数的数学计算公式如下: 当reduction设置为'none'时, Out=|input−label|Out=|input−label|
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: ...