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...
对于大多数CNN网络,一般使用L2 loss,而不是L1 loss。因为L2收敛快。 对于边框预测回归问题,通常也可以选择L2,但是存在离群点时,离群点会占loss主要部分。比如说真实值为1,预测10次,有一次预测值为1000,其余次的预测值为1左右,显然loss值主要由1000决定。所以FastRCNN采用稍微缓和一点绝对损失函数(smooth L1损失)...
pythonCopy codeimporttorchimporttorch.nnasnn# 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 Lossl...
对于大多数CNN网络,我们一般是使用L2-loss而不是L1-loss,因为L2-loss的收敛速度要比L1-loss要快得多。 对于边框预测回归问题,通常也可以选择*方损失函数(L2损失),但L2范数的缺点是当存在离群点(outliers)的时候,这些点会占loss的主要组成部分。比如说真实值为1,预测10次,有一次预测值为1000,其余次的预测值为1...
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。
在上面的示例中,首先创建一个SmoothL1Loss对象,然后传入模型的输出和真实标签计算损失。最后打印出损失值。 Smooth L1 Loss的应用场景 Smooth L1 Loss常用于目标检测、物体定位等回归任务中。在这些任务中,模型需要预测目标的位置或尺寸,Smooth L1 Loss能够有效地平衡精度和鲁棒性。
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
11 Iou Loss | Glou Loss|DIoU Loss|CIoU Loss 导航栏 前言 损失函数的作用是帮助神经网络的输出结果与真实标签作比较,使得神经网络和真实标签建立一定的关系,好的损失函数能加快网络的训练速度和得到更好的效果。 1 L1Loss(绝对值损失函数) 1.1 CLASS torch.nn.L1Loss(reduction='mean') reduction:'none' |...
Smooth L1 loss能够在两个方面限制梯度，以下是几种损失函数及其对x的导数：当x增大时，L2损失对x的导数也会增大。在训练初期，由于预测值与GT差异较大，损失函数对预测值的梯度很大，导致训练不稳定。L1对x的导数为常数，这意味着在训练后期，如果学习率lr保持不变，损失函数将在稳定值附近波动，难以...
在CNN网络中，我们常选择L2-loss而非L1-loss，原因在于L2-loss收敛速度更快。若涉及边框预测回归问题，通常可采用平方损失函数（L2损失），但L2范数的缺点是离群点对损失值影响显著。例如，假设真实值为1，预测10次均约1，却有一次预测值为1000，此时损失值主要由异常值主导。为解决此问题，FastRCNN...