L1、L2及Smooth L1损失函数各有其特点和适用场景。L1损失函数对异常值鲁棒性好,但收敛速度较慢;L2损失函数收敛速度快,但对异常值敏感;Smooth L1损失函数则结合了两者的优点,在实际应用中表现出了更好的性能。因此,在选择损失函数时,我们需要根据具体任务的数据特点、模型要求以及性能需求进行综合考虑。相关文章推荐 ...
激活函数和损失函数 时,导数不变,容易导致损失函数在某一范围波动,影响模型收敛。L1lossL2loss 鲁棒性差 鲁棒性强稳定解 不稳定解 对于鲁棒性来说最小绝对值差的效果好是因为与平方差相比,他能处理数据中... Loss总结了上面两种函数的优点,在x较小时,梯度为x本身,会不断变小,x较大时,梯度的绝对值上限为一...
Smooth L1的解决办法是在 0 点附*使用*方函数使得它更加*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损失函数,对离群点、异常值不敏感,梯度变化相对更小,训练时不容易跑飞。
L2损失函数的导数是动态变化的,所以x增加也会使损失增加,尤其在训练早起标签和预测的差异大,会导致梯度较大,训练不稳定。 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...
先说下L1 loss的优点: 优点:L1 的导数为常数。,无论对于什么样的输入值,都有着稳定的梯度,不会导致梯度爆炸问题,...Smooth_L1_Loss函数的计算方式 Smooth_L1_Loss函数的计算方式 从今天开始,阅读faster rcnn的相关代码,并记录我对faster rcnn中特别的层的理解。本篇主要是对smooth_L1_Loss层进行解读。
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。
当差值太大时, loss在|x|>1的部分采用了 l1 loss,避免梯度爆炸。原先L2梯度里的x−t被替换成了±1, 这样就避免了梯度爆炸, 也就是它更加健壮。 总的来说:相比于L2损失函数,其对离群点、异常值(outlier)不敏感,可控制梯度的量级使训练时不容易跑飞。
从上式可知Smooth L1 Loss 是一个分段函数,它综合了 L1 Loss 和 L2 Loss 两个损失函数的优点,即在 较小时采用平滑地 L2 Loss,在 较大时采用稳定的 L1 Loss。 公式(6)衡量 的较大和较小的分界线是 ,当然也可以采用其它值来做这个临界点。设
1. Smooth L1 Loss 本方法由微软rgb大神提出,Fast RCNN论文提出该方法 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: ...
上述损失函数中,b,bgt分别代表了anchor框和目标框的中心点,且p代表的是计算两个中心点间的欧式距离。c代表的是能够同时覆盖anchor和目标框的最小矩形的对角线距离。因此DIoU中对anchor框和目标框之间的归一化距离进行了建模。直观的展示如下图所示。 DIoU的优点如下: ...