2. L1 loss-平均绝对误差 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) ...
转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/97698386 均方差损失(MeanSquaredErrorLoss)平均绝对误差损失(MeanAbsoluteErrorLoss)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(MSE,...
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(...
*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...
深度学习L1L2损失函数损失函数l1loss 损失函数(loss function)是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则...
Fig. 2: Comparison of experimental mean-square charge radii data with different nuclear model predictions. a, Experimental results of δ⟨r2⟩ of fermium isotopes as a function of N relative to 250Fm (red) and of nobelium isotopes relative to 254No (blue). The error bars show statistical...
【回归损失函数】L1(MAE)、L2(MSE)、Smooth L1 Loss详解 1. L1 Loss(Mean Absolute Error,MAE) 平均绝对误差(MAE)是一种用于回归模型的损失函数。MAE 是目标变量和预测变量之间绝对差值之和,因此它衡量的是一组预测值中的平均误差大小,而不考虑它们的方向,范围为 0~∞。 MAE公式: MAE导数: MAE图像: ......
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...