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,收敛效果好。 缺点:对离群的点比较敏感,受影响较大。 3.HUBER loss HUBER loss : 整合了MAE&MSE各自的优点,同时避免了其缺点 优点:对异常值的检测更具鲁棒性;在最优点...
#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_...
1)包含时计算得到的IOU、GIOU数值相等,损失函数值与IOUloss 一样,无法很好的衡量其相对的位置关系。 2)同时在计算过程中出现上述情况,预测框在水平或垂直方向优化困难,导致收敛速度慢。 DIoU Loss(Distance) 进化三:包含时,AUB不变,两个框距离变换,GIOU loss不变,改进为DIOU。 DIoU公式: d是A框与B...
y_pred):returnnp.mean((y_true-y_pred)**2)# Define the true valuey_true=0# Define the range of predictionsx=np.linspace(-10000,10000,100)# Compute the MSE loss for each prediction using a list comprehensiony=[mse_loss(y_true,x[i])foriinrange(len(x))]#列表推导是从另一个...
目标检测回归损失函数1:L1 loss, L2 loss以及Smooth L1 Loss的对比 这个博客让我看明白了三者的区别: https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/12021638.html 总结就是smooth L1 loss完美的规避了L1 loss和L2 loss的缺点 相对于L1 loss来说,收敛的更快了 相对于L2 loss来说,对于离群点更加友好,梯度变化小...
均方差损失也称为L2 loss,常用于回归任务。模型输出与真实值误差服从高斯分布的假设下,最小化均方差损失函数与极大似然估计本质一致。所以L1 loss一般用于满足假设场景的任务,比如回归任务。而分类任务不满足此假设,所以如上文一般用交叉熵损失。 languageX 2022/06/01 2.6K0 深度学习与CV教程(3) | 损失函数与最...
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。
深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测 1.交叉熵损失函数 在物理学中,“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域,提出了“信息熵”概念,通过对数函数来测量信息的不确定性。交叉熵(cross entropy)是信息论中的重...
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y与估计值f(xi)的差值的平方和S最小化: L1范数与L2范数作为损失函数的区别总结如下: 总结:实际上我们发现,其实所谓的L1_Loss与L2_Loss与前面说的MAE、MSE损失函数只是差一个1/n的区别,所以他们的优点和缺点是互通的。
深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测