loss(x,y)=1n∑i=1n|yi−f(xi)| 什么时候使用? 回归任务 简单的模型 由于神经网络通常是解决复杂问题,所以很少使用。 L2Loss 也就是L2 Loss了,它有几个别称: L2 范数损失 最小均方值偏差(LSD) 最小均方值误差(LSE) 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...
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) -> Tensor t = torch....
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)(pytorch中格式为HxW...
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...
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(...
从而避开了L1和L2的缺陷。 实现(pytorch) def _smooth_l1_loss(input, target, reduction='none'): # type: (Tensor, Tensor) -> Tensor t = torch.abs(input - target) ret = torch.where(t < 1, 0.5 * t ** 2, t - 0.5) if reduction != 'none': ret = torch.mean(ret) if reduction...
现在是Pytorch实现: 代码语言:javascript 复制 loss = nn.SmoothL1Loss(beta=1.0) output = loss(predictions, target) Gives an output of: tensor(0.7603, grad_fn=<SmoothL1LossBackward>) 我不知道实现中的错误在哪里。 在深入研究smooth_l1_loss function模块中的_C模块(file:smooth_c_loss_op.cc)时,我...
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...
目录 前言smoothL1loss从两个方面限制梯度前言FastR-CNN中的bounding boxes回归使用的便是smoothL1loss. 主要原因是,smoothL1具有...x的梯度的绝对值达到上限1,也不会太大以至于破坏网络参数。smoothL1完美地避开了L1和L2损失的缺陷。其函数图像如下: 由图中可以看出,它在远离坐标原点处,图像和L1 ...
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...