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...
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...
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...
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 ...
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...
L2损失函数在x的值很大时,导数也非常大,损失函数变化也会很大,在训练初期很不稳定。2...,将梯度减小,不至于在稳定点附近波动。SmoothL1LossSmoothL1Loss的计算公式是SmoothL1Loss的导数为 三者在x为不同值时Loss的对比如图所示缺点 L1、L2正则VS L1、L2 loss...
深度学习: smooth L1 loss 计算 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: Faster R-CNN原理介绍[2]深度网络中softmax_loss、Smooth L1 loss计算以及反向传播推导
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...
图2 L2 Loss 3. Smooth L1 Loss 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 ...
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 ...