smooth L1损失函数为: 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 总结:从上面可以看出,该函数实际上就是一个分段函数,在[-...
def smooth_l1_loss(input, target, sigma, reduce=True, normalizer=1.0): beta = 1. / (sigma ** 2) diff = torch.abs(input - target) cond = diff < beta loss = torch.where(cond, 0.5 * diff ** 2 / beta, diff - 0.5 * beta) if reduce: return torch.sum(loss) / normalizer retur...
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:
pythonCopy codeimporttorchimporttorch.nnasnn# 定义Smooth L1 Loss函数smooth_l1_loss=nn.SmoothL1Loss()# 随机生成真实值和预测值y_hat=torch.tensor([1.0,2.0,3.0])y=torch.tensor([1.2,1.8,2.5])# 计算Smooth L1 Lossloss=smooth_l1_loss(y_hat,y)print(loss) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9...
L1Loss,也称为MAE，是通过计算目标值与模型输出之间的绝对误差来衡量损失的。公式为 |y_true - y_pred|。L2Loss，常称为MSE，在PyTorch中被称为torch.nn.MSELoss，是通过计算目标值与模型输出之间的差值平方来衡量损失的。公式为 (y_true - y_pred)^2。SmoothL1Loss是一种平滑版本的L1Loss，它...
简单的说Smooth L1就是一个平滑版的L1 Loss,其公式如下: SmoothL_{1} = _{0.5x^{2}, |x| < 1}^{|x| - 0.5, |x| > 1} 该函数实际上是一个分段函数,在[-1,1]之间就是L2损失,解决L1在0处有折点,在[-1, 1]区间以外就是L1损失,解决离群点梯度爆炸问题,所以能从以下两个方面限制梯度: ...
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: ...
根据公式-6,SmotthL1Smotth L1在xx较小时,对xx的梯度也会变小。 而当xx较大时,对xx的梯度的上限为1,也不会太大以至于破坏网络参数。SmoothL1SmoothL1完美的避开了L1L1和L2L2作为损失函数的缺陷。 L1L1 Loss ,L2L2 Loss以及SmoothL1SmoothL1 放在一起的函数曲线对比 ...
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