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: 当...
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 ...
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的抗噪性优于L2。
SmoothL1Loss为欧式均方误差的修改版,为分段函数,对离散点不敏感,具体的公式如下: 实现代码如下: def smooth_l1_loss(input, target, sigma, reduce=True, normalizer=1.0): beta = 1. / (sigma ** 2) diff = torch.abs(input - target) cond = diff < beta ...
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...
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...
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
# 定义Smooth L1 Loss函数smooth_l1_loss=nn.SmoothL1Loss()# 假设预测的边界框坐标为(左上角x, 左上角y, 右下角x, 右下角y)y_hat=torch.tensor([1.0,2.0,5.0,6.0])# 预测边界框y=torch.tensor([1.2,1.8,4.8,6.5])# 真实边界框# 计算Smooth L1 Lossloss=smooth_l1_loss(y_hat,y)print(loss)...