Smooth L1 Loss的定义如下: defsmooth_l1_loss(input,target,beta=1.0):diff=torch.abs(input-target)loss=torch.where(diff<beta,0.5*diff**2/beta,diff-0.5*beta)returnloss.mean() 1. 2. 3. 4. Smooth L1 Loss的关键在于引入了一个参数beta,用于控制L1 Loss和L2 Loss的平滑过渡。当误差较小时,采用L2...
torch.nn.SmoothL1Loss(*size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*, *beta=1.0*) torch.nn.functional.smooth_l1_loss(*input*, *target*, *size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*, *beta=1.0*) import torch loss = torch.nn.SmoothL1Loss() input = torch.randn(...
torch.nn.SmoothL1Loss(size_average=None, *reduce=None, reduction='mean', beta=1.0) importtorch loss=torch.nn.SmoothL1Loss()input=torch.randn(3,5,requires_grad=True)target=torch.randn(3,5)output1=loss(input,target)print('output1: ',output1)# output1: tensor(0.7812, grad_fn=<SmoothL1L...
这种方法能降低奇异数据对于Loss计算的权重,避免模型过拟合,Huber Loss降低了对离群点的惩罚程度,是一种常用的鲁棒的回归损失函数。 当\beta = 1 时,Huber Loss 等价于 Smooth L1 Loss。 \mathcal{L}(x,y)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{N}\left\{ \begin{aligned} 0.5 * (y_{i}-\hat{y}_i) ^...
# beta默认为1,表示指定要在L1和L2损失之间更改的阈值。 loss_smol1=SmoothL1Loss() result_smol1=loss_smol1(inputs, outputs) print(result_smol1) 2.3 SmoothL1loss SmoothL1loss是L1Loss 和MSE的混合,最早在Fast R-CNN中提出。 特点:收敛速度稳定,模型更容易收敛到局部最优,防止梯度爆炸。
SmoothL1Loss为欧式均方误差的修改版,为分段函数,对离散点不敏感,具体的公式如下: 实现代码如下: def smooth_l1_loss(input, target, sigma, reduce=True, normalizer=1.0): beta = 1. / (sigma ** 2) diff = torch.abs(input - target) cond = diff < beta ...
print(output) #tensor(0.7772, grad_fn=<L1LossBackward>) 返回的单个值是维度为 3 x 5 的两个张量之间的计算损失。 5、均方误差 均方误差与平均绝对误差有一些惊人的相似之处。 它不是像平均绝对误差那样计算预测张量和目标值之间的绝对差,而是计算预测张量和目标张量中的值之间的平方差。 通过这样做,相对较...
MSE损失函数的计算结果为 tensor(1.6968, grad_fn=<MseLossBackward>) 五、平滑L1 (Smooth L1)损失函数 torch.nn.SmoothL1Loss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean', beta=1.0) 功能: L1的平滑输出,其功能是减轻离群点带来的影响 reduction参数决定了计算模式。有三种计算模式可选:none:逐个元素...
在深入研究smooth_l1_loss function模块中的_C模块(file:smooth_c_loss_op.cc)时,我注意到文档字符串提到它是Huber丢失的一个变体,但是SmoothL1Loss的文档说它就是Huber丢失。 因此,总的来说,只是混淆了它是如何实现的,以及它是SmoothL1Loss和Huber损失的组合,只是Huber损失,还是其他什么东西。
平滑L1 (Smooth L1)损失函数 1 torch.nn.SmoothL1Loss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean', beta=1.0)功能: L1的平滑输出,其功能是减轻离群点带来的影响 reduction参数决定了计算模式。有三种计算模式可选:none:逐个元素计算。 sum:所有元素求和,返回标量。默认计算方式是求平均 mean。