L1、L2正则VS L1、L2 loss 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Faster RCNN、SSD等网络计算损失,比较上图绿色曲线和红色曲线,我们可以看到绿色曲线(SmoothL1)的变化相对于蓝色曲线(L2)更缓慢,所以当x发生变化的时候,SmoothL1对x的变化更不敏感,即SmoothL1
5. Smooth L1 loss 对比L1 Loss 和 L2 Loss 6. 总结 1. 损失函数的定义 损失函数:衡量模型输出(prediction)与真实标签(ground truth)的差异。 2. L1 loss-平均绝对误差 平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)是指模型预测值 f(x) 和真实值 y 之间距离的均值,公式如下: 忽略下标 i ,设n=1,以 f(x...
SmoothL1损失 总结 技术标签:AI人工智能深度学习神经网络 查看原文 Bounding Box Regeression你心中的IOU们 ;2)L1_LOSSL1\_LOSSL1_LOSS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_LOSS=∣x∣2L2\_LOSS = |x|^2L2_LOSS=∣x∣2...
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...
一、 L1 Loss 1. 函数特性 L1 Loss也称为平均绝对值误差(MAE),是指模型预测值f(x)和真实值y之间绝对差值的平均值,公式如下: MAE=∑i=1n|f(xi)−yi|n 其中f(xi) 和yi 分别表示第 i 个样本的预测值及相应真实值, n 为样本的个数。 曲线分布如下: L1损失函数的导数是常量,有着稳定的梯度,所以...
对于大多数CNN网络,我们一般是使用L2-loss而不是L1-loss,因为L2-loss的收敛速度要比L1-loss要快得多。 对于边框预测回归问题,通常也可以选择*方损失函数(L2损失),但L2范数的缺点是当存在离群点(outliers)的时候,这些点会占loss的主要组成部分。比如说真实值为1,预测10次,有一次预测值为1000,其余次的预测值为...
在上面的示例中,首先创建一个SmoothL1Loss对象,然后传入模型的输出和真实标签计算损失。最后打印出损失值。 Smooth L1 Loss的应用场景 Smooth L1 Loss常用于目标检测、物体定位等回归任务中。在这些任务中,模型需要预测目标的位置或尺寸,Smooth L1 Loss能够有效地平衡精度和鲁棒性。
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。 smooth L1 loss能从两个方面限制梯度: 当预测框与 ground truth 差别过大时,梯度值不至于过大; 当预测框与 ground truth 差别很小时,梯度值足够小。
Smooth L1 loss： 定义：平滑L1损失，是L1损失的一种变体，在误差较小时采用平方损失，误差较大时采用线性损失。 特点：结合了L1损失和L2损失的优点，对离群点更加鲁棒，同时对误差的梯度变化相对较小，有助于在训练过程中保持稳定性。在0点附近使用平方函数，使得损失函数更加平滑，避免了L1损失在0点...
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。