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...
问题维度不高。 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...
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...
Smooth L1损失函数在x较大时,梯度为常数解决了L2损失中梯度较大破坏训练参数的问题,当x较小时,梯度会动态减小解决了L1损失中难以收敛的问题。 所以在目标检测的Bounding box回归上早期会考虑Smooth L1 Loss: 相比于L1 Loss,可以收敛得更快。 相比于L2 Loss,对离群点、异常值不敏感,梯度变化相对更小,训练时不容...
1、L1loss在零点不平滑,用的较少2、SmoothL1Loss修改零点不平滑问题 3、L2loss:对离群点比较敏感,如果feature 是 unbounded的话,需要好好调整学习率,防止出现梯度爆炸的情况[fast rcnn] 参考: 【1】http://www.jianshu.com/p/ac26866e81bc 智能推荐 ...
损失函数 l1, l2, smooth l1 为什么选择smoothl1? 当loss处于[-1,1]之间时,梯度下降同l2,比较缓慢,不至于在最优值左右来回震荡; 当loss处于[−∞,-1],[1,+∞],梯度下降同l1,避免了l2的梯度爆炸情况;同时,对于噪声也没有l2敏感,增强了抗噪性。
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...
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...