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...
smooth L1 损失改进了两者的缺点,分段函数1是L2损失,分段函数2 是L1损失。 其中x=f(x)-y,为真实值和预测值的差值。 L1、L2和smooth L1三者的图像为: 从图中可以看出,该函数是一个分段函数,在[-1,1]之间是L2损失,其他区间就是L1损失,这样即解决了L1损失在0处不可导的问题,也解决了L2损失在异常点处梯度...
所以FastRCNN采用稍微缓和一点绝对损失函数(smooth L1损失),它是随着误差线性增长,而不是平方增长。 Smooth L1 和 L1 Loss 函数的区别在于,L1 Loss 在0点处导数不唯一,可能影响收敛。Smooth L1的解决办法是在 0 点附近使用平方函数使得它更加平滑。 Smooth L1的优点 相比于L1损失函数,可以收敛得更快。 相比于L2...
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...
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: 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...
我一直在尝试查看PyTorch中的所有损失函数,并从零开始构建它们,以便更好地理解它们,我遇到了与我的娱乐有关的问题,或者是PyTorch的实现问题。 根据SmoothL1Loss的文档,它简单地说,如果预测的绝对值减去地面真相小于β,我们使用最上面的方程。否则,我们就用底部的那个。请看文档的方程式。 下面是我以最低测试的形式实...
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。
caffeine_cup_axpby 函数 代码功能描述 Forward smooth_L1_Loss是Faster RCNN提出来的计算距离的loss,文章中提到对噪声点更加鲁棒。输入四个bottom,分别是predict,target,inside_weight,outside_weight。与论文并不完全一致,代码中实现的是更加general的版本,公式为: ...