1. L1 loss L1 loss:为平均绝对误差。是指预测值和真实值之间的距离的平均值。 优点:对异常值具有较好的鲁棒性 缺点:对于很小的损失,梯度也会很大,不利于模型的收敛 2. L2 loss L2 loss:为均方根误差。是指模型预测值与真实样本之间的差值平方 优点:计算方便,衡量误差较为准确;梯度随着误差的增大而减小,收...
DIoU的惩罚项是基于中心点的距离和对角线距离的比值,避免了像GIoU在两框距离较远时,产生较大的外包框,Loss值较大难以优化。 所以DIoU Loss收敛速度会比GIoU Loss快。 即使在一个框包含另一个框的情况下,c值不变,但d值也可以进行有效度量。 DIoU Loss存在的问题: 中心点重合,但宽高比不同时,DIOU loss不...
#计算L1_loss l1_y_val = tf.abs(target - x_val) l1_y_out = sess.run(l1_y_val)#用这个函数打开计算图 #打开计算图输出x_val,用来画图 #用画图来体现损失函数的特点 x_array = sess.run(x_val) plt.plot(x_array, l1_y_out, 'b--', lable = 'L1_loss') plt.plot(x_array, l2_y_...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmath#import torch# Define the smooth_MAE loss functiondefsmooth_mae_loss(y_true,y_pred,delta=1.0):diff=np.abs(y_true-y_pred)mask=diff<deltareturnnp.where(mask,diff-0.5*delta,0.5*diff**2/delta)# Define the true valuey_true=0# Define the ...
损失(Softmax with cross-entropy loss)。 2.均方差损失(Mean Square Error,MSE) 均方误差损失又称为二次损失、L2损失,常用于回归预测任务中。均方误差函数通过计算预测值和实际值之间距离(即误差)的平方来衡量模型优劣。即预测值和真实值越接近,两者的均方差就越小。 计算方式:假设有 n个训练数据 xi ,每个训练...
L2 Loss(Mean Squared Error,MSE) 均方误差(MSE)是最常用的回归损失函数,它是目标变量和预测值的差值平方和。 MSE公式: MSE导数: MSE Loss主要问题: 导数变化,不稳定,尤其是在早期阶段(损失越大,导数越大),随着导数越来越小, 训练速度变得越来越慢。
Balanced L1 Loss受Smooth L1损失的启发,Smooth L1损失通过设置一个拐点来分类inliers与outliers,并对outliers通过一个$max(p,1.0)$进行梯度截断。相比smooth l1 loss,Balanced l1 loss能显著提升inliers点的梯度,进而使这些准确的点能够在训练中扮演更重要的角色。设置一个拐点区分outliers和inliers,对于那些outliers,将...
损失函数(Loss Function):是定义在单个样本上的,是指一个样本的误差。 代价函数(Cost Function):是定义在整个训练集上的,是所有样本误差的平均,也就是所有损失函数值的平均。 目标函数(Object Function):是指最终需要优化的函数,一般来说是经验风险+结构风险,也就是(代价函数+正则化项)。
Balanced L1 Loss受Smooth L1损失的启发,Smooth L1损失通过设置一个拐点来分类inliers与outliers,并对outliers通过一个max(p,1.0)进行梯度截断。相比smooth l1 loss,Balanced l1 loss能显著提升inliers点的梯度,进而使这些准确的点能够在训练中扮演更重要的角色。设置一个拐点区分outliers和inliers,对于那些outliers,将梯度...
L1，可忍受异常值，相较于MSE和L2是没有那么平滑一些的。Perceptual loss，是特征空间的类别/纹理“相似...