在 loss function 满足光滑性、强凸性、低秩性条件时,oracle complexity 是 ϕm(p/ε)Θ(d/η) ,其中 ϕ 是communication complexity 与 computation complexity 的比值,一般而言是远大于1的, η 是Holder class parameter(loss function需要属于这个function class)。相比于先前的算法 FedAve 而言(其计算复杂...
smooth的作用 在loss function中的主要目的是把loss function变成continuous differerntiable function(连续可微分函数),从而在optimization(优化) Smooth是需要看一下的, 心里有个数. 但是具体调参怎么调是没辙的. 第一, 你不可能告诉网络, 这层你得学个边界检测的功能出来. 第二, 不同任务下会有不同的weights(...
Our empirical evidence suggests that the loss function must be smooth and have non-sparse gradients in order to work well with deep neural networks. Consequently, we introduce a family of smoothed loss functions that are suited to top-k optimization via deep learning. The widely used cross-...
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。 1. Smooth L1 Loss 本方法由微软rgb大神提出,Fast RCNN论文提出该方法 1.1 假设x为预测框和真实框之间的数值差异,常用的L1和L2 Lo...
原文:https://blog.csdn.net/weixin_41923961/article/details/80382409#commentsedit 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值f(x)f(x)f(x)与真实值 yyy 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(y,f(x))L(y,f(x))L(y,f(x))来表示。损失函数越小,模型的鲁... ...
有的同学可能说很多模型都用L2作为loss function，可能说我用smooth L1 loss替换了原来的L2 loss也没有...
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 LossIoU LossGIoU LossDIoU LossCIoU Loss,本文按照此路线进行讲解。
L2正则化就是loss function后加正则项为L2范数的平方,加上L2正则相比于L1正则来说,得到的解比较平滑(不时稀疏)。但是同样能够保证解中接近于0(但不是等于0,所以相对平滑)的维度比较多,降低模型的复杂度。 为什么 L1 正则容易产生稀疏解(很多参数=0)
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。
目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。本文将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和CIoU Loss。1. Smooth L1 Loss 假设x为预测框和真实框之间的...