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...
公式4:x↑,L2 loss尚,训练初期,预测值与 groud truth 差异过于大时,损失函数对预测值的梯度十分大,训练不稳定。 公式5:L1对x的导数为常数,训练后期,预测值与ground truth差异很小时,L1的导数绝对值依旧为1,如果learning rate不变的话,损失函数在稳定值附近波动,难以继续收敛达到更高的精度。 公式6:Smooth L1 ...
1.1 假设x为预测框和真实框之间的数值差异,常用的L1和L2 Loss定义为: L1=|x|dL2(x)x=2x L2=x2 smoothL1(x)={0.5x2if|x|<1|x|−0.5otherswise, 1.2 上述的3个损失函数对x的导数分别为: dL1(x)x={1ifx≥0−1otherswise, dL2(x)x=2x dsmoothL11(x)x={xif|x|<1±1otherswise, 从损...
机器学习-损失函数 绝对误差二、L1_Loss和L2_Loss2.1L1_Loss和L2_Loss的公式 2.2 几个关键的概念三、smoothL1损失函数一、常见的MSE、MAE损失函数1.1均方误差、平方...L1_Loss和L2_Loss的公式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...
深度学习: smooth L1 loss 计算 RPN的目标函数是分类和回归损失的和,分类采用交叉熵,回归采用稳定的Smooth L1, SmoothL1公式为: 整体损失函数具体为: Faster R-CNN原理介绍[2]深度网络中softmax_loss、Smooth L1 loss计算以及反向传播推导
1.L1、L2正则——参数空间L1范数表达式为:,L2范数表达式:L1正则(上图左),使得某些特征量变为0,因此具有稀疏性,可用于特征选择;L2正则(上图右),整体压缩特征向量,使用较广。2.L1、L2损失——loss函数SmoothL1是L1的变形,用于FasterRCNN、SSD等网络计算损失,比较上图绿色曲线和红色曲线,我们 ...
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 - y_pred|)^2, |y_true - y_pred| - 0.5)。优点是当预测值和ground truth差别较小时，梯度不至于太大，损失函数较为平滑；当差别大时，梯度...
之所以称为光滑L1函数,是因为此函数处处可导,而原L1函数在x=0处是不可导的。 smooth L1损失为: 其中:y i = [ y i 1 , y i 2 , . . . . , y i k ] T y_i = [y_{i1},y_{i2},...,y_{ik}]^Tyi=[yi1,yi2,...,yik]T为标签向量;y ^ i \hat{y}_iy^...
L1损失函数,也被称为平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE),其计算方式是将模型预测值与真实值之间差的绝对值求和并平均。L1损失函数的一个显著特点是其对异常值(outliers)的鲁棒性较好,因为无论预测值与实际值之间的差异有多大,其惩罚都是线性的,不会因为个别极端值而导致损失值急剧上升。 优点: 对异常值不...
1. Smooth L1 Loss 假设x为预测框和真实框之间的数值差异，常用的L1和L2 Loss定义为：公式 公式 公式 公式 从损失函数对x的导数可知，Smooth L1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。在x很小时，损失函数对x的导数为常数，如果learning rate不变，在训练后期很难收敛到...