对比L1 Loss 和 L2 Loss 6. 总结 1. 损失函数的定义 损失函数:衡量模型输出(prediction)与真实标签(ground truth)的差异。 2. L1 loss-平均绝对误差 平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)是指模型预测值 f(x) 和真实值 y 之间距离的均值,公式如下: 忽略下标 i ,设n=1,以 f(x)−y
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 ...
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...
目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和BBox Regeression Loss两部分构成。本文介绍目标检测任务中近几年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程。 其演进路线是 Smooth L1 Loss IoU Loss GIoU Loss DIoU Loss CIoU Loss EIoU Loss,本文按照此路线进行讲解。 L1/L2 Loss L1/L2 Loss 的定义 此...
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...
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...
L2 Loss由于处处可导,在0值周围具有较小的梯度值,波动小更加稳定; Smooth L1 Loss综合了L1和L2 Loss的优点,总结如下: L1损失函数L2损失函数Smooth L1损失函数 鲁棒 不鲁棒 鲁棒 不稳定解 稳定解 稳定解 可能多解 一个解 一个解 对比三种损失函数方程: 对比三种损失函数导数: 其中x表示预测值和真实值之间的误...
L1 loss、L2 loss和smooth L1 loss的主要特点和区别如下：L1 loss： 定义：L1损失，也称为绝对误差损失，衡量的是预测值与真实值之间绝对差值的总和。 特点：对离群点相对不敏感，因为离群点产生的误差不会被平方放大。但在0点处导数不唯一，可能影响收敛。L2 loss： 定义：L2损失，也称为平方误差...
L1 loss、L2 loss以及Smooth L1 Loss的对比如下：1. L1 loss： 特点：具有连续性和平滑的导数，对离群点不敏感。 优点：在处理含有异常值的数据时表现较好，因为这些异常值对L1 loss的影响相对较小。 缺点：可能导致收敛速度较慢，因为其对误差的惩罚是线性的，不如L2 loss的二次惩罚快速收敛。2. ...
L1的缺点: 对于数据集的一个小的水平方向的...值的导数的绝对值仍然为1,而 learning rate 如果不变,损失函数将在稳定值附近波动,难以继续收敛以达到更高精度。L2loss其中 x 为预测框与 groud truth 之间 正则化 optimizer.zero_grad()loss.backward() optimizer.step()L1正则化 pytorch 目前只能 手动写入L2...