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...
二、L1_Loss和L2_Loss 2.1 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(S)最小化: 在这里插入图片描述 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...
L1Loss,也称为MAE，是通过计算目标值与模型输出之间的绝对误差来衡量损失的。公式为 |y_true - y_pred|。L2Loss，常称为MSE，在PyTorch中被称为torch.nn.MSELoss，是通过计算目标值与模型输出之间的差值平方来衡量损失的。公式为 (y_true - y_pred)^2。SmoothL1Loss是一种平滑版本的L1Loss，它...
1.代码展示MAE和MSE图片特性 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt sess = tf.Session() x_val = tf.linspace(-1.,-1.,500) target = tf.constant(0.) #计算L2_loss l2_y_val = tf.square(target - x_val) l2_y_out = sess.run(l2_y_val)#用这个函数打开计算图 #计算L1...
Smooth L1 Loss(Huber) 合页损失Hinge loss 二分类交叉熵损失函数Binary Cross Entropy Loss 平方误差损失(L2 loss) 每个训练示例的平方误差损失,也称为“L2损失”,是实际值与预测值之差的平方。 相应的代价函数是,这些平方误差的均值(MSE) MSE损失函数。它是一个正二次函数(形式为ax^2 + bx + c,其中a >...
回归损失函数: L2 Loss 均方误差(MSE),二次损失,L2损失 均方误差是最常用的回归损失函数,它是我们的目标变量和预测值的差值平方和。 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∞。 摘录:https://zhuanlan.zhihu....
1.均方误差MSE(L2)2.均方根误差RMSE 3.平均绝对误差MAE(L1) 4.比较MSEMAE平均数 中位数 受异常点的影响较大 对异常点的鲁棒性较好损失的梯度随损失的增大而增大...实际应用中,按照不同情况选择不同的损失函数,然而L2以及L1都有不足的地方。于是我们引入huber损失函数。 5.Huber损失函数huber损失函数本质上是...
L2 loss 均方误差(MSE),二次损失 均方误差是最常用的回归损失函数,它是我们的目标变量和预测值的差值平方和。 L2 loss公式 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∞。
2)回归任务中的损失函数:MAE损失(L1)、MSE损失(L2)、smooth L1损失 (1)MAE损失(L1) Mean absolute loss(MAE)平均绝对误差,也被称为L1损失,是以绝对误差作为距离,其公式如下: 其中, y——样本x属于某一个类别的真实概率; f(x)——样本属于某一类别的预测概率。
l1 loss(平均绝对损失/MAE Loss) smooth l1 loss(平滑l1损失) l2 loss(均方损失/MSE Loss) 总体来说,有了之前文章:【深度学习理论】一文搞透Dropout、L1L2正则化/权重衰减关于l1-norm和l2-norm的介绍,对于l1/l2 loss都是相对容易理解的。所以本文的重点在于——交叉熵CrossEntropy损失函数。为什么在图像分类/检...