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 ...
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...
机器学习-损失函数 绝对误差二、L1_Loss和L2_Loss2.1L1_Loss和L2_Loss的公式 2.2 几个关键的概念三、smoothL1损失函数一、常见的MSE、MAE损失函数1.1均方误差、平方...L1_Loss和L2_Loss的公式L1范数损失函数,也被称为最小绝对值偏差(LAD),最小绝对值误差(LAE)。总的说来,它是把目标值(Yi)与估计值(f(xi...
L1、L2正则VS L1、L2 loss 1.L1、L2正则——参数空间L1范数表达式为:,L2范数表达式:L1正则(上图左),使得某些特征量变为0,因此具有稀疏性,可用于特征选择;L2正则(上图右),整体压缩特征向量,使用较广。2.L1、L2损失——loss函数SmoothL1是L1的变形,用于FasterRCNN、SSD等网络计算损失,比较上图绿色曲线和红色曲...
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
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...
L1损失函数,也被称为平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE),其计算方式是将模型预测值与真实值之间差的绝对值求和并平均。L1损失函数的一个显著特点是其对异常值(outliers)的鲁棒性较好,因为无论预测值与实际值之间的差异有多大,其惩罚都是线性的,不会因为个别极端值而导致损失值急剧上升。 优点: 对异常值不...
目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。本文介绍目标检测任务中近几年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程,其演进路线是Smooth L1 Loss IoU Loss GIoU Loss DIoU Loss CIoU Loss,本文按照此路线进行讲解。