在PyTorch中，所有的损失函数都包含size_average参数，默认为True。当size_average设置为True时，计算出的结果会取mini-batch的平均值。如果设置为False，计算出的损失值不会除以n。
以拟合目标 [公式] 和 [公式] 以及网络预测值 [公式] 和 [公式] 为例，其中 [公式] 表示GT框的宽，[公式] 表示样本对应anchor框的宽，[公式] 表示GT框的高，[公式] 表示GT框对应的anchor框的高，[公式] 则是 [公式]、[公式] 和 [公式] 等参数的组合。通过anchor的归一化和取log，可以...
损失函数,是编译一个神经网络模型必须的两个参数之一,另一个是优化器。损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数,常见的有多种损失函数可供选择,典型的有距离向量,绝对值向量等。 nn.L1Loss L1Loss计算方法比较简单,原理就是取预测值和真实值的绝对误差的平均数。计算公式如下 nn.SmoothL1Loss nn.Smooth...
smooth L1 loss比L2 loss更能减少梯度变化的幅度，从而更加稳定。L2 loss 是对每个参数求平方和，梯度...
γ为一个参数,范围在 [0,5], 当 γ为0时,就变为了最开始的CE损失函数。 (1-p_{t})^{\gamma}可以减低易分样本的损失贡献,从而增加难分样本的损失比例,解释如下:当Pt趋向于1,即说明该样本是易区分样本,此时调制因子(1-p_{t})^{\gamma}是趋向于0,说明对损失的贡献较小,即减低了易区分样本的损失比...
对于预测框与真实框之间的差异x，Smooth L1 Loss旨在平滑处理小差异和大差异，避免梯度消失或爆炸的问题。其公式可以表示为，通过一个参数α来平衡L1和L2损失，使得在x较小的情况下使用L2损失，而在x较大时使用L1损失，从而得到一个连续且可导的损失函数。具体地，对于x的导数，当x值不大时，导数接近...
2. L2 loss： 特点：对较大误差有更强的惩罚，易于优化。 优点：通常能更快地收敛，因为其对误差的惩罚是二次的，有助于模型快速调整参数以减小误差。 缺点：对离群点敏感，离群点可能会导致损失值显著增加，从而影响模型的整体性能。3. Smooth L1 Loss： 特点：结合了L1 loss和L2 loss的优点，...