Smooth L1 Loss函数是Huber Loss的一种近似形式。它通过引入平滑因子,使损失函数在离群值附近呈现鲁棒性。相比于MSE损失函数,它在离群值附近不敏感。 计算方式 Smooth L1 Loss函数的计算方式如下所示: 其中,y_hat是预测值,y是目标值。d是真实值与预测值之间的差值。δ是一个平滑系数,用于决定Smooth L1 Loss函数...
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 作为衡量预测值和真实值的差值 的阈值,则公式(6)变为更一般...
其实顾名思义,smooth L1说的是光滑之后的L1,前面说过了L1损失的缺点就是有折点,不光滑,那如何让其变得光滑呢? 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...
L1 Loss、L2 Loss、Smooth L1 Loss L1 Loss L1 Loss别称:L1 范数损失、最小绝对值偏差(LAD)、最小绝对值误差(LAE)。最常看到的MAE也是指L1 Loss。它是把目标值与模型输出(估计值)做绝对值得到的误差。 什么时候使用? 1. 回归任务 2. 简单的模型 3. 由于神经网络通常是解决复杂问题,所以很少使用。 L2 L...
Smooth L1 Loss的使用方法 在PyTorch中,可以通过torch.nn.SmoothL1Loss类实现Smooth L1 Loss。下面是一个简单的使用示例: importtorchimporttorch.nnasnn criterion=nn.SmoothL1Loss()input=torch.randn(3,5,requires_grad=True)target=torch.randn(3,5)loss=criterion(input,target)print(loss) ...
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: ...
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...
smooth L1 loss在 |x| >1的部分采用了 L1 loss,当预测值和目标值差值很大时, 原先L2梯度里的 (f(x) - Y) 被替换成了 ±1,,这样就避免了梯度爆炸, 也就是它更加健壮。 smooth L1 完美地避开了 L1 和 L2 损失的缺陷。 其函数图像如下: