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Faster RCNN、SSD等网络计算损失,比较上图绿色曲线和红色曲线,我们可以看到绿色曲线(SmoothL1)的变化相对于蓝色曲线(L2)更缓慢,所以当x发生变化的时候,SmoothL1对x的变化更不敏感,即SmoothL1的抗噪性优于L2。(L1和L2的比较类似 ...
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...
pythonCopy codeimporttorchimporttorch.nnasnn# 定义Smooth L1 Loss函数smooth_l1_loss=nn.SmoothL1Loss()# 假设预测的边界框坐标为(左上角x, 左上角y, 右下角x, 右下角y)y_hat=torch.tensor([1.0,2.0,5.0,6.0])# 预测边界框y=torch.tensor([1.2,1.8,4.8,6.5])# 真实边界框# 计算Smooth L1 Losslo...
总结对比下L1L1 损失函数,L2L2 损失函数以及SmoothL1SmoothL1 损失函数的优缺点。 均方误差MSE (L2L2 Loss) 均方误差(Mean Square Error,MSE)是模型预测值f(x)f(x) 与真实样本值yy 之间差值*方的*均值,其公式如下 MSE=∑ni=1(fxi−yi)2nMSE=∑i=1n(fxi−yi)2n 其中,yiyi和f(xi)f(xi)分别表示...
详解Smooth L1 Loss函数的计算方式 在深度学习中,Smooth L1 Loss函数是一种用于回归任务的损失函数。它在一定程度上克服了均方误差(MSE)损失函数的局限性,特别适用于处理离群值。 简介 Smooth L1 Loss函数是Huber Loss的一种近似形式。它通过引入平滑因子,使损失函数在离群值附近呈现鲁棒性。相比于MSE损失函数,它在...
SmoothL1Loss： 定义：一种平滑版本的L1Loss，结合了L1Loss和L2Loss的优点。 公式：max^2, |y_true y_pred| 0.5)。 特点： 当预测值和ground truth之间的差别较小时，使用L2Loss的形式，梯度不至于太大，损失函数较为平滑。 当差别大时，使用L1Loss的形式，梯度值足够小，稳定不易出现...
SSD网络中的SmoothL1LossLayer层借鉴于Fast R-CNN,用于计算smooth L1损失,其中的光滑L1函数如下: 其导函数为: 之所以称为光滑L1函数,是因为此函数处处可导,而原L1函数在x=0处是不可导的。 smooth L1损失为: 其中: y i = [ y i 1 , y i 2 , . . . . , y i k ] T y_i = [y_{i1},y_...
其中,smooth L1损失函数为: smooth L1损失函数曲线如下图9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、异常值(outlier)不敏感,可控制梯度的量级使训练时不容易跑飞。 图9 smoothL1损失函数曲线 最后总损失为(两者加权和,如果分类为背景则不考虑定位损失): ...
总结; smooth_L1_loss_layer的loss计算是将所有对应元素(某张图片,某个通道的对应坐标)相减,判断绝对值是否小于1然后各个元素分别进行smooth_L1(x)这个函数的处理,各个元素都有一个loss,然后把所有的loss相加除以图片数,就得到每张图片box_loss的值。
损失函数 l1, l2, smooth l1 为什么选择smooth l1? 当loss处于[-1,1]之间时,梯度下降同 l2,比较缓慢,不至于在最优值左右来回震荡; 当loss处于[−∞,-1],[1,+∞],梯度下降同 l1,避免了 l2的梯度爆炸情况;同时,对于噪声也没有l2敏感,增强了抗噪性。... ...