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)...
L1 Loss别称:L1 范数损失、最小绝对值偏差(LAD)、最小绝对值误差(LAE)。最常看到的MAE也是指L1 Loss。它是把目标值与模型输出(估计值)做绝对值得到的误差。 什么时候使用? 1. 回归任务 2. 简单的模型 3. 由于神经网络通常是解决复杂问题,所以很少使用。 L2 Loss L2 Loss别称:L2 范数损失、最小均方值偏差...
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 从上面可以看出,该函数实际上就是一个分段函数,在[-1,1]之间实际上就...
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,训练时不容易跑飞。 曲线分布如下: 五、补充知识 1.什么是梯度爆炸? 在深度神经网络中,一般使用反向传播更新权重,由于链式法则误差梯度会在逐层更新中积累,变成非常大的梯度,然后导致网络的权重大幅更新,在极端情况下会权...
1、L1 loss 在零点不平滑,用的较少 2、Smooth L1 Loss 修改零点不平滑问题 3、L2 loss: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...欧氏距离,l2范数,l2-loss,l2正则化 欧式距离,l2范...
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...
其中，L1 loss（平均绝对误差）与L2 loss（均方误差）在性质上有显著差异。L1 loss以其连续性和平滑的导数为特点，但对离群点不敏感，可能导致收敛较慢。MSE（均方误差）则更易于优化，对较大误差有更强的惩罚，但容易被离群点主导，影响整体性能。在选择上，如果目标是检测离群点，MSE是首选；若离...
最后观察(6),smooth L1在x较小时,对x的梯度也会变小,而在x很大时,对x的梯度的绝对值达到上限1,也不会太大以至于破坏网络参数。smooth L1完美地避开了L1和L2损失的缺陷。其函数图像如下: 综上所述smootn l1 loss 综合了l1 loss 和l2 loss的优点。