转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/97698386均方差损失(Mean Squared ErrorLoss)平均绝对误差损失(Mean Absolute ErrorLoss)MAE与MSE的区别 HuberLoss(smoothl1) 分类损失和回归损失 分类损失1、0-1loss2、Cross Entropyloss3、HingeLoss4、Modifined HuberLoss5、SoftmaxLoss6、ExponentialLoss回归损失1、均方误差(...
转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/97698386 均方差损失(Mean Squared Error Loss) 平均绝对误差损失(Mean Absolute Error Loss) MAE与MSE的区别 Huber Loss(smoothl1) smooth L1相比L1和L2,为什么好? 函数对预测值的梯度十分大,训练不稳定。 从(5)中可以看出,L1对 x的导数为常数。这就导致训练后期,预测值...
3. L2_loss-均方误差 4. MSE和MAE的选择 5. Smooth L1 loss 对比L1 Loss 和 L2 Loss 6. 总结 1. 损失函数的定义 损失函数:衡量模型输出(prediction)与真实标签(ground truth)的差异。 2. L1 loss-平均绝对误差 平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)是指模型预测值 f(x) 和真实值 y 之间距离的均值...
*均绝对误差(L1L1 Loss) *均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE) 是指模型预测值f(x)f(x)和真实值yy之间距离的*均值,其公式如下: MAE=∑nn=1∣f(xi)−yi∣nMAE=∑n=1n∣f(xi)−yi∣n 忽略下标ii ,设n=1n=1,以f(x)−yf(x)−y为横轴,MAE的值为纵轴,得到函数的图形如下: MAE曲线连续,...
Mean Squared Error (MSE) Loss:MSE Loss是最常用的回归问题损失函数之一。它计算预测值和目标值之间的平方差,因此对于差异较大的样本更加敏感。但与SmoothL1Loss相比,它对离群值更加敏感。 Mean Absolute Error (MAE) Loss:MAE Loss也被用于回归问题中,它计算预测值和目标值之间的绝对差异。与MSE Loss相比,MAE ...
#L1损失#设置真实值和预测值y_true=[[0.],[0.]]y_pre=[[1.],[0.]]#实例化二分类交叉熵损失mae=tf.keras.losses.MeanAbsoluteError()#计算损失结果mae(y_true,y_pre)#预测值越接近真实值,损失函数越小 2)MSE损失(L2) Mean Squared Loss(MSE)均方误差损失,也被称为L2损失,以误差的平方和作为距离...
pytorch计算l1损失pytorch loss L1Lossnn.L1Loss 也称为平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)。它计算预测值与真实值之间的差异(即误差),然后取绝对值并求和,最后除以样本数量得到平均误差。具体来说,对于一批大小为 的样本,nn.L1Loss 的计算公式如下:其中, 为模型的预测输出,nn.L1Loss 通常用于回归问题中,例如...
(d) The box plots illustrate the absolute error in the z direction (in voxels) between the reference and the reconstructed manifold for a given synthetic data set. A uniformly sub-sampled set of 1,000 pixels is also displayed for each method. We can observe that the departure from the ...
目录 均绝对误差(L1 Loss) 均方误差MSE (L2 Loss) MSE和MAE的选择 总结 均绝对误差(L1 Loss) 均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE) 是指模型预测值f(x)和真实值y之间距离的均值,其公式如下: 忽略下标i ,设n=1,以f(x)−y为横轴,MAE的值为纵轴,得到函数的图形如下: MAE曲线连续,但... ...
转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/97698386 均方差损失(Mean Squared Error Loss) 平均绝对误差损失(Mean Absolute Error Loss) MAE与MSE的区别 Huber Loss(smooth l1)...smooth L1相比L1和L2,为什么好? 目录 前言 smooth L1 loss从两个方面限制梯度 前言 Fast R-CNN中的bounding boxes回归使用的便是smooth...