在Pytorch中实现的SmoothL1损失是torch.nn.SmoothL1Loss,xxx 和yyy 可以是任何包含nnn个元素的Tensor,默认求均值。这个损失函数很好理解,就是output和target对应元素计算损失,默认求平均值,然而在实际应用时会出现一些问题。 Pytorch中,假设一个样本图片为640x480(WxH)大小,二维size就是(480,640
Smooth L1 Loss相比于L2 Loss的优点是对异常值不敏感,能够提高模型的鲁棒性。然而,Smooth L1 Loss的计算相对复杂,因此在计算效率上可能略逊于L2 Loss。 总结 Smooth L1 Loss是一种常用的回归损失函数,能够有效平衡精度和鲁棒性。通过PyTorch库实现Smooth L1 Loss也相对简单,只需使用torch.nn.SmoothL1Loss类即可。在...
在深入研究smooth_l1_loss function模块中的_C模块(file:smooth_c_loss_op.cc)时,我注意到文档字符串提到它是Huber丢失的一个变体,但是SmoothL1Loss的文档说它就是Huber丢失。 因此,总的来说,只是混淆了它是如何实现的,以及它是SmoothL1Loss和Huber损失的组合,只是Huber损失,还是其他什么东西。 pytorch python mac...
最常看到的MSE也是指L2 Loss损失函数,PyTorch中也将其命名为torch.nn.MSELoss 它是把目标值 yi 与模型输出(估计值) f(xi) 做差然后平方得到的误差 loss(x,y)=1n∑i=1n(yi−f(xi))2 什么时候使用? 回归任务 数值特征不大 问题维度不高 SmoothL1Loss 简单来说就是平滑版的L1 Loss。 原理 SoothL1...
从图中可以看出,该函数是一个分段函数,在[-1,1]之间是L2损失,其他区间就是L1损失,这样即解决了L1损失在0处不可导的问题,也解决了L2损失在异常点处梯度爆炸的问题。 实现 importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nn.functionalasFa=torch.Tensor([1,5,3,0.5,0.9])b=torch.Tensor([4,1,0,0.4,0.2])loss1...
从上面可以看出,该函数实际上就是一个分段函数,在[-1,1]之间实际上就是L2损失,这样解决了L1的不光滑问题,在[-1,1]区间外,实际上就是L1损失,这样就解决了离群点梯度爆炸的问题 实现(PyTorch) def_smooth_l1_loss(input, target, reduction='none'):#type: (Tensor, Tensor) -> Tensort = torch.abs(...
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...
以下是一个使用PyTorch实现Smooth L1 Loss函数的代码示例: 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...
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。
在PyTorch中，常用的损失函数如CrossEntropyLoss（交叉熵损失）与NLLLoss（负对数似然损失）紧密相关，通过log_softmax和nll_loss函数实现。二元交叉熵BCELoss则适用于二分类和多标签问题，而L1 Loss（平均绝对误差）和SmoothL1Loss（平滑L1损失）适用于回归任务，尤其是对抗离群点的影响。MSELoss（均方误差...