Smooth L1损失函数是L1损失函数和L2损失函数的结合体,它在误差较小时采用L2损失函数的平方项,以避免L1损失函数在误差接近0时梯度恒定的问题;在误差较大时则采用L1损失函数的线性项,以限制梯度过大可能导致的训练不稳定问题。 优点: 融合了L1和L2损失函数的优点,既对异常值有一定的鲁棒性,又能在误差较小时保持较...
smooth L1损失函数为: smoothL1(x)={0.5x2if|x|<1|x|−0.5 smooth L1损失函数曲线如下图所示,作者这样设置的目的是想让loss对于离群点更加鲁棒,相比于L2损失函数,其对离群点(指的是距离中心较远的点)、异常值(outlier)不敏感,可控制梯度的量级使训练时不容易跑飞。 smooth L1损失函数曲线 四、总结 从...
dsmoothL11(x)x={xif|x|<1±1otherswise, 从损失函数对x的导数可知:L1损失函数对x的导数为常数,在训练后期,x很小时,如果learning rate 不变,损失函数会在稳定值附近波动,很难收敛到更高的精度。L2损失函数对x的导数在x值很大时,其导数也非常大,在训练初期不稳定。smoothL1(x)完美的避开了L1和L2损失的...
L1损失函数的导数为常数,在模型训练后期标签和预测的差异较小时,梯度值任然较大导致损失函数在稳定值附近波动难以进一步收敛。 SmoothL1损失函数在x较大时,梯度为常数解决了L2损失中梯度较大破坏训练参数的问题,当x较小时,梯度会动态减小解决了L1损失中难以收敛的问题。 所以在目标检测的Bounding box回归上早期会考虑Sm...
Smooth L1 Loss函数是Huber Loss的一种近似形式。它通过引入平滑因子,使损失函数在离群值附近呈现鲁棒性。相比于MSE损失函数,它在离群值附近不敏感。 计算方式 Smooth L1 Loss函数的计算方式如下所示: 其中,y_hat是预测值,y是目标值。d是真实值与预测值之间的差值。δ是一个平滑系数,用于决定Smooth L1 Loss函数...
SmoothL1Loss是一种平滑的损失函数,它对于目标和预测之间的差异进行鲁棒的度量。其数学定义如下: plaintextCopy code SmoothL1Loss(x, y) = 0.5 * (x - y)^2, 如果|x - y| < 1 = |x - y| - 0.5, 其他情况 其中,x是预测值,y是目标值。当|x - y|小于1时,它的倒数部分会变得平滑,而当差异超...
smooth L1损失函数为: 在这里插入图片描述 smooth L1损失函数曲线如下图所示,作者这样设置的目的是想让loss对于离群点更加鲁棒,相比于L2损失函数,其对离群点(指的是距离中心较远的点)、异常值(outlier)不敏感,可控制梯度的量级使训练时不容易跑飞。 在这里插入图片描述...
Huber损失函数,也就是通常所说SmoothL1损失: SmoothL1对于异常点的敏感性不如MSE,而且,在某些情况下防止了梯度爆炸。在Pytorch中实现的SmoothL1损失是torch.nn.SmoothL1Loss,xxx 和yyy 可以是任何包含nnn个元素的Tensor,默认求均值。这个损失函数很好理解,就是output和target对应元素计算损失,默认求平均值,然而在实际...
目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。本文介绍目标检测任务中近几年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程,其演进路线是Smooth L1 Loss IoU Loss GIoU Loss DIoU Loss CIoU Loss,本文按照此路线进行讲解。
【摘要】 详解Smooth L1 Loss函数的计算方式在深度学习中,Smooth L1 Loss函数是一种用于回归任务的损失函数。它在一定程度上克服了均方误差(MSE)损失函数的局限性,特别适用于处理离群值。简介Smooth L1 Loss函数是Huber Loss的一种近似形式。它通过引入平滑因子,使损失函数在离群值附近呈现鲁棒性。相比于MSE损失函数...