如何理解L1Loss?- loss 的用途:迫使input不断靠近target- 代码验证:gradient的智慧,一个公式,x不论在左或右,都能让其向y靠近- L1的特点:看图的形态(线性), 视频播放量 735、弹幕量 0、点赞数 8、投硬币枚数 3、收藏人数 8、转发人数 0, 视频作者 深度碎片, 作者简介
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...
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: 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(YiYi)与估计值(f(xi)f(xi))的差值的平方和(S)最小化: L1范数与L2范数作为损失函...
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: 其中,...
L1、L2正则VS L1、L2 loss 压缩特征向量,使用较广。2.L1、L2损失——loss函数SmoothL1是L1的变形,用于Faster RCNN、SSD等网络计算损失,比较上图绿色曲线和红色曲线,我们可以看到绿色曲线(SmoothL1)的变化相对于蓝色曲线(L2)更缓慢,所以当x发生变化的时候,SmoothL1对x的变化更不敏感,即SmoothL1的抗噪性优于L2。
pytorch中通过torch.nn.L1Loss类实现,也可以直接调用F.l1_loss函数,代码中的size_average与reduce已经弃用。reduction有三种取值mean,sum,none,对应不同的返回 。 默认为mean,对 中所有元素求平均,对应于一般情况下的 的计算。 MSELoss 均方误差(MSE),用于回归模型 ...
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 ...
l1loss公式l1loss公式 L1损失函数(也称为平均绝对误差)是一种用于回归问题的损失函数,它衡量预测值与实际值之间的差异。其公式如下: L1 loss = |y - y_pred| 其中,y是实际值,y_pred是预测值,| |表示绝对值。 L1损失函数的特点是对异常值比较敏感,因为它是线性的,即预测值和实际值之间的差异越大,损失值...
缓解了离群点对损失值的过大影响。总的来说，对于大多数深度学习网络，L2 loss因其快速收敛而更常见。但在边框预测这类问题中，离群点影响显著时，Smooth L1 loss以其适度的平滑性提供更好的解决方案。在实际应用时，需要根据具体任务和数据特性灵活选用或结合使用不同类型的损失函数。
L1 loss曲线 L1 loss曲线.jpg 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∞...