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: 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...
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 ...
Smooth L1 Loss 平滑版的L1 Loss。仔细观察可以看到,当预测值和ground truth差别较小的时候(绝对值差小于1),其实使用的是L2 Loss;而当差别大的时候,是L1 Loss的平移。Smoooth L1 Loss其实是L2 Loss和L1 Loss的结合,它同时拥有L2 Loss和L1 Loss的部分优点。 当预测值和ground truth差别较小的时候(绝对值差小...
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)...
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...
深度学习 L1 L2损失函数 损失函数l1 loss,损失函数(lossfunction)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
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(YiYi)与估计值(f(xi)f(xi))的差值的平方和(S)最小化: L1范数与L2范数作为损失函数的区别能快速地总结如下: 鲁棒性(robustness),根据维基百科,被解释为: 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...
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...
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 - y_pred|)^2, |y_true - y_pred| - 0.5)。优点是当预测值和ground truth差别较小时，梯度不至于太大，损失函数较为平滑；当差别大时，梯度...
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 ...