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...
回归损失函数: L1 Loss 平均绝对误差,L1损失平均绝对误差(MAE)是另一种用于回归模型的损失函数。MAE是目标变量和预测变量之间绝对差值之和。因此它衡量的是一组预测值中的平均误差大小,而不考虑它们的方向(如果我们考虑方向的话,那就是均值误差(MBE)了,即误差之和)。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...
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 ...
L2 Loss也称为均方误差(MSE),是指模型预测值f(x)和真实值y之间差值平方的平均值,公式如下: MSE=∑i=1n(f(xi)−yi)2n 曲线分布如下: 函数曲线连续,处处可导,随着误差值的减小,梯度也减小,有利于收敛到最小值。 2. 存在的问题 由于采用平方运算,当预测值和真实值的差值大于1时,会放大误差。尤其当函数的...
总结对比下$L_1$ 损失函数,$L_2$ 损失函数以及$\text{Smooth} L_1$ 损失函数的优缺点。 均方误差MSE ($L_2$ Loss) 均方误差(Mean Square Error,MSE)是模型预测值$f(x)$ 与真实样本值$y$ 之间差值平方的平均值,其公式如下 $$ M
【代价函数】MSE:均方误差(L2 loss),MSE均方误差(L2loss)1.代码展示MAE和MSE图片特性importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltsess=tf.Session()x_val=tf.linspace(-1.,-1.,500)target=tf.constant(0.)#计算L2_lossl2_y_val=tf...
3. L2_loss-均方误差 均方误差(Mean Square Error,MSE),是模型预测值f(x)和样本真实值y之间差值平方的平均值,如下: 忽略下标i,设n=1,以f(x)−y为横轴,MSE的值为纵轴,可得: MSE的函数曲线光滑、连续,处处可导,便于使用梯度下降算法,是一种常用的损失函数。 而且,随着误差的减小,梯度也在减小,这有利于...
L2 Loss，均方误差（MSE），表示模型预测值与真实值差值平方的平均值。其导数随着误差减小而减小，有利于收敛。但其通过平方放大误差，特别是当预测值与真实值差异较大时，可能引起梯度爆炸。此外，L2 Loss对离群点敏感，这些点可能对损失函数有较大影响。Smooth L1 Loss，结合了L1和L2 Loss的优点，通过...