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1...
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...
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...
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
L1、L2正则VS L1、L2 loss 1.L1、L2正则——参数空间L1范数表达式为:,L2范数表达式:L1正则(上图左),使得某些特征量变为0,因此具有稀疏性,可用于特征选择;L2正则(上图右),整体压缩特征向量,使用较广。2.L1、L2损失——loss函数SmoothL1是L1的变形,用于Faster RCNN、SSD等网络计算损失,比较上图绿色曲线和红色...
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...
绝对误差二、L1_Loss和L2_Loss2.1L1_Loss和L2_Loss的公式 2.2 几个关键的概念三、smoothL1损失函数一、常见的MSE、MAE损失函数1.1均方误差、平方...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...
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。
Loss 存在的缺点,修正后得到 [1]: 在x 较小时为 L2 Loss,在 x 较大时为 L1 Loss,扬长避短。应用在目标检测的边框回归中,位置损失如下所示: 其中 表示bbox 位置的真实值, 表示bbox 位置回归的预测值。 Smooth L1 Loss 的缺点 在计算目...