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 Loss Smooth L1 Loss 的定义 针对 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 在计算目标检测的 bbox loss...
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)...
SmoothL1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,训练时不容易...
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L2损失函数,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。 如果您觉得阅读本文对您有...
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...
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...
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...
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...
pytorch中通过torch.nn.SmoothL1Loss类实现,也可以直接调用F.smooth_l1_loss函数。代码中的size_average与reduce已经弃用。reduction有三种取值mean,sum,none,对应不同的返回 。默认为mean,对 中所有元素求平均,对应于一般情况下的 的计算。 参数 ,默认为1 ...