对于大多数CNN网络,一般使用L2 loss,而不是L1 loss。因为L2收敛快。 对于边框预测回归问题,通常也可以选择L2,但是存在离群点时,离群点会占loss主要部分。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1左右,显然loss值主要由1000决定。所以FastRCNN采用稍微缓和一点绝对损失函数(smooth L1损失)...
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 从上面可以看出,该函数实际...
神经网络的求解式为: minF(loss(F(x),y)+λ2∗regularization(F)) 其中, F 为模型, x 为输入, y 为真值, loss(F(x),y) 衡量预测值 F(x) 与真值 y 之间的差别,又称为经验风险, regularization(F) 衡量模型 F 的复杂程度,又称为结构风险。在求解上述模型时,我们常用L1或L2去度量损失或者正则项...
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差别较小的时候(绝对值差小...
在CNN网络中，我们常选择L2-loss而非L1-loss，原因在于L2-loss收敛速度更快。若涉及边框预测回归问题，通常可采用平方损失函数（L2损失），但L2范数的缺点是离群点对损失值影响显著。例如，假设真实值为1，预测10次均约1，却有一次预测值为1000，此时损失值主要由异常值主导。为解决此问题，FastRCNN...
常用loss: L1: 公式:L1=∑i=1n∣yi−f(xi)∣L1=\sum_{i=1}^{n}\left|y_{i}-f\left(x_{i}\right)\right|L1=i=1∑n∣yi−f(xi)∣ 导数:dL1(x)dx={1 if x≥0−1 otherwise \frac{\... 查看原文 机器学习算法 之 L1、L2正则化 ...
tf.nn.l2_loss()的用法 l2_loss()这个函数的作用是利用L2范数来计算张量的误差值,但是没有开发并且只取L2范数的值的一半 函数: tf.nn.l2_loss( t, name=None ) 参数: t:一个张量(tensor),类型可以为:half, bfloat16, float32, float64 name:op的一个名字,即为这个操作取个名字...
l2范数: l2正则化: l2-loss(也叫平方损失函数): 总结:l2范数和欧式距离很像,都是开根号。l2正则化和l2-loss都是直接开平方。上面这篇mimic的paper,就是用的l2-loss,可以看到他写的公式就是在l2范数上开平方。也可以这么理解,对于loss,需要求梯度,如果有根号后,梯度的计算就变得复杂了。
在PyTorch中，通过调整优化器的weight_decay参数实现L2正则化。weight_decay影响参数更新，L2正则化通过参数更新的比例实现。从梯度视角，L1损失梯度稳定，L2梯度与损失值大小成正比。L1抗异常点能力强，收敛值小；L2收敛速度快，但值相对较大。综上，L1与L2损失在损失值与梯度稳定性上各有优势，而正则化...
tf.nn.l2_loss( t, name=None ) 参数 t 一个Tensor。必须是以下类型之一:half , bfloat16 , float32 , float64。通常是二维的,但可能有任何尺寸。 name 操作的名称(可选)。 返回 一个Tensor。具有与 t 相同的类型。 计算没有 sqrt 的张量 L2 范数的一半: output = sum(t ** 2) / 2相关...