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...
从上面可以看出,该函数实际上就是一个分段函数,在[-1,1]之间实际上就是L2损失,这样解决了L1的不光滑问题,在[-1,1]区间外,实际上就是L1损失,这样就解决了离群点梯度爆炸的问题 实现(PyTorch) def_smooth_l1_loss(input, target, reduction='none'):#type: (Tensor, Tensor) -> Tensort = torch.abs(i...
3 NLLLoss(最大似然损失函数) 4 MSELoss(平方损失函数) 5 DiceLoss(用于计算两个样本点的相似度的距,主要应用,语义分割等) 6 Focal Loss 7 Chamfer Distance(CD、倒角距离) 8 Earth Mover’s Distance (EMD、推土机距离) 9 Density-aware Chamfer Distance (DCD) 10 smooth L1 loss(faster RCNN 和 SSD ...
L1/L2 Loss L1/L2 Loss 的定义 此前回归一般采用 Loss,定义如下: L1/L2 Loss 的缺点 但是这两者存在一些缺点: L1 Loss 对 x 的导数为常数,由于 x 代表真实值与预测值的差值,故在训练后期,x 很小时,如果学习率不变,损失函数会在稳定值附近波动,难以收敛到更高精度; L2 Loss 在 x 值很大时,其导数非常...
深度学习 L1 L2损失函数 损失函数l1 loss,损失函数(lossfunction)是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y,f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成
详解Smooth L1 Loss函数的计算方式 在深度学习中,Smooth L1 Loss函数是一种用于回归任务的损失函数。它在一定程度上克服了均方误差(MSE)损失函数的局限性,特别适用于处理离群值。 简介 Smooth L1 Loss函数是Huber Loss的一种近似形式。它通过引入平滑因子,使损失函数在离群值附近呈现鲁棒性。相比于MSE损失函数,它在...
L1 loss = |y - y_pred| 其中,y是实际值,y_pred是预测值,| |表示绝对值。 L1损失函数的特点是对异常值比较敏感,因为它是线性的,即预测值和实际值之间的差异越大,损失值就越大。这意味着如果有一个异常值,它会对损失函数产生很大的影响,因为它的绝对值很大。因此,L1损失函数在处理异常值时可能不太稳定...
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,通常也可以选择平方损失函数(L2损失),但L2范数的缺点是当存在离群点(outliers)的…
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时,我们可以使用torch.nn.L1Loss函数来计算L1 Loss。这个函数接受两个参数:输入和目标。输入是模型的输出值,目标是真实值。函数会自动计算输入和目标之间的差异,并返回L1 Loss的结果。 下面是一个使用L1 Loss进行模型训练的示例代码: ```python import torch import torch.nn as ...
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...