当x较大时,对x的梯度上限为1,不会太大破坏网络参数。从而避开了L1和L2的缺陷。 实现(pytorch) def_smooth_l1_loss(input,target,reduction='none'):# type: (Tensor, Tensor) -> Tensort=torch.abs(input-target)ret=torch.where(t<1,0.5*t**2,t-0.5)ifreduction!='none':ret=torch.mean(ret)ifre...
type: Momentum regularizer: factor: 0.0001 type: L2 您好,step指的是这里的Warmup下的steps吧?这个值我修改过,不断增大,但实际loss还是会变成nan jerrywgz self-assigned this Jun 9, 2021 Collaborator jerrywgz commented Jun 9, 2021 我这边在两卡的环境下使用faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco跑VOC数据集...
因为我认为现在对于 noisy label learning 领域,feature independent noise 可能解决得差不多了,准确率都很高了,接下来一个主要的点就是设计一些 loss 方式来解决 feature dependent 问题。而且,这个问题是真实的业务场景、真实的数据集上的 noise type 形式。 第二个是,我们知道 grafting 的 motivation 是来自于 pru...
从上面可以看出,该函数实际上就是一个分段函数,在[-1,1]之间实际上就是L2损失,这样解决了L1的不光滑问题,在[-1,1]区间外,实际上就是L1损失,这样就解决了离群点梯度爆炸的问题 实现(PyTorch) def_smooth_l1_loss(input, target, reduction='none'):#type: (Tensor, Tensor) -> Tensort = torch.abs(i...
且L2是平滑函数,有利于误差梯度计算。 L1计算差的绝对值,对偏离真实值的输出不敏感,对于存在异常值的样本,有利于保持模型稳定。 3.2分类问题 分类问题的损失函数就是0-1函数,对于分类正确的取值为0,分类错误的取值为1 但是0-1函数不连续,不利于求解最小值,这里就需要使用代理损失函数(surrogate loss)。 代理损失...
均方差 Mean Squared Error (MSE) 损失是机器学习、深度学习回归任务中最常用的一种损失函数,也称为 L2 Loss。其基本形式如下 从直觉上理解均方差损失,这个损失函数的最小值为 0(当预测等于真实值时),最大值为无穷大。下图是对于真实值,不同的预测值的均方差损失的变化图。横轴是不同的预测值,纵轴是均方差损...
L2loss, returned as an unformatteddlarray. The outputlossis an unformatteddlarraywith the same underlying data type as the inputY. The size oflossdepends on theReductionoption. Algorithms collapse all L2 Loss The L2loss operation computes the L2loss (based on the squared L2norm) given network ...
MPSCnnNeuronType MPSCnnNormalizationGammaAndBetaState MPSCnnNormalizationMeanAndVarianceState MPSCnnNormalizationNode MPSCnnPooling MPSCnnPoolingAverage MPSCnnPoolingAverageGradient MPSCnnPoolingAverageGradientNode MPSCnnPoolingAverageNode MPSCnnPoolingGradient MPSCnnPoolingGradientNode MPSCnnPoolingL2Norm MPSCnnPooling...
type: L2 TrainReader: inputs_def: fields: ['image', 'im_info', 'im_id', 'gt_bbox', 'gt_class', 'is_crowd'] dataset: !VOCDataSet anno_path: train.txt dataset_dir: dataset/traffic_light4 use_default_label: false sample_transforms: ...
平方损失L2的结果是算术均值无偏估计,L1损失函数的结果是中值无偏估计。 但是,平方损失容易被异常点影响。Huber loss 在0点附近是强凸,结合了平方损失和绝对值损失的优点。 3. 平方损失 MSE Loss 3.1 nn.MSELoss 平方损失函数,计算预测值和真实值之间的平方和的平均数,用于回归。