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...
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...
回归损失函数的发展过程主要包括:最原始的Smooth L1 Loss函数、2016年提出的IoU Loss、2019年提出的GIoU Loss、2020年提出的DIoU Loss和最新的CIoU Loss函数。 Smooth L1 Loss函数 在早期的目标检测算法中它们一般使用MSE作为损失函数,之后Fast R-CNN提出了Smooth L1的损失函数,它们的共同点都是使用两个角点,四个坐...
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 ...
Smooth L1 能从两个方面限制梯度: 当预测框与 ground truth 差别过大时,梯度值不至于过大; 当预测框与 ground truth 差别很小时,梯度值足够小。 对比L1 Loss 和L2 Loss x = f(x_i)-y_i预测值和真实值的差值。 上面损失函数对x的导数为 上述导数可以看出: ...
1. 0-1损失函数(zero-one loss) 2. 对数损失函数 3. 平方损失函数MSE(均值平方差) 4. Hinge 损失函数 5. 交叉熵损失函数 (Cross-entropy loss function) 损失函数的定义 损失函数,又叫目标函数,是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。
l1loss公式l1loss公式 L1损失函数(也称为平均绝对误差)是一种用于回归问题的损失函数,它衡量预测值与实际值之间的差异。其公式如下: 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...
· L1、L2、smooth L1: smooth L1 loss的优势: 当预测框与ground truth差别过大时,梯度不至于过大; 当预测框与ground truth差别很小时,梯度值可足够小; · focal loss: 在one-stage检测算法中,会出现正负样本数量不平衡以及难易样本数量不平衡的情况,为了解决则以问题提出了focal loss。
在PyTorch中,可以使用nn.L1Loss()来创建L1Loss对象。L1Loss的计算公式如下:loss = |x - y|其中,x和y分别表示预测值和真实值。L1Loss的梯度传播特性是:如果输出层的激活函数是线性的,那么反向传播时梯度为1;否则,梯度为输出层激活函数的梯度。与MSELoss不同的是,L1Loss对于稀疏数据更加敏感,因为它对于绝对值较...
L1 Loss,也称为绝对值损失或平均绝对误差(MAE),是一种用于衡量预测值与真实值之间差异的损失函数。其公式如下所示: L1 Loss = |y - y_hat| 其中,y表示真实值,y_hat表示预测值。L1 Loss计算的结果是预测值与真实值之间的绝对差异。 L1 Loss在深度学习中的应用非常广泛,特别是在回归问题中。回归问题是指预测...