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损失函数为: smoothL1(x)={0.5x2if|x|<1|x|−0.5 smooth L1损失函数曲线如下图所示,作者这样设置的目的是想让loss对于离群点更加鲁棒,相比于L2损失函数,其对离群点(指的是距离中心较远的点)、异常值(outlier)不敏感,可控制梯度的量级使训练时不容易跑飞。 smooth L1损失函数曲线 四、总结 从...
所以FastRCNN采用稍微缓和一点绝对损失函数(smooth L1损失),它是随着误差线性增长,而不是*方增长。 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L...
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...
smooth L1损失函数为: 在这里插入图片描述 smooth L1损失函数曲线如下图所示,作者这样设置的目的是想让loss对于离群点更加鲁棒,相比于L2损失函数,其对离群点(指的是距离中心较远的点)、异常值(outlier)不敏感,可控制梯度的量级使训练时不容易跑飞。 在这里插入图片描述...
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...
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 ...
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...
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 在计算目标检测的 bbox loss时,都是独立的求出4个点的 loss,然后相加得到最终的 bbox loss。这种做法的默认4...
loss(x,y)=1n∑i=1n|yi−f(xi)| 什么时候使用? 回归任务 简单的模型 由于神经网络通常是解决复杂问题,所以很少使用。 L2Loss 也就是L2 Loss了,它有几个别称: 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损失函数,PyTorch中也将其命名为torch.nn.MSELoss...