其实顾名思义,smooth L1说的是光滑之后的L1,前面说过了L1损失的缺点就是有折点,不光滑,那如何让其变得光滑呢? smooth L1损失函数为: 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...
损失函数 l1, l2, smooth l1 为什么选择smoothl1? 当loss处于[-1,1]之间时,梯度下降同l2,比较缓慢,不至于在最优值左右来回震荡; 当loss处于[−∞,-1],[1,+∞],梯度下降同l1,避免了l2的梯度爆炸情况;同时,对于噪声也没有l2敏感,增强了抗噪性。
问题维度不高。 Smooth L1 Loss 平滑版的L1 Loss。仔细观察可以看到,当预测值和ground truth差别较小的时候(绝对值差小于1),其实使用的是L2 Loss;而当差别大的时候,是L1 Loss的平移。Smoooth L1 Loss其实是L2 Loss和L1 Loss的结合,它同时拥有L2 Loss和L1 Loss的部分优点。 当预测值和ground truth差别较小的...
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: 公式4:x↑,L2 loss尚,训练初期,预测值与...
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...
SooothL1Loss其实是L2Loss和L1Loss的结合,它同时拥有L2 Loss和L1 Loss的部分优点。1. 当预测值和ground truth差别较小的时候(绝对值差小于1),梯度不至于太大。(损失函数相较L1 Loss比较圆滑)2. 当差别大的时候,梯度值足够小(较稳定,不容易梯度爆炸)。 什么时候使用? 回归 当特征中有较大的数值 适合大多数...
损失函数(loss function)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部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子: ...
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...
smooth L1 loss个人理解 最近在整理目标检测损失函数,特将Fast R-CNN损失函数记录如下: smooth L1 损失函数图像如下所示: L1损失的缺点就是有折点,不光滑,导致不稳定。 L2 loss的导数(梯度)中包含预测值与目标值的差值,当预测值和目标值相差很大,L2就会梯度爆炸。说明L2对异常点更敏感。L1 对噪声更加鲁棒。 当...
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...