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...
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 Lossl...
L1 loss、L2 loss以及Smooth L1 Loss的对比如下：1. L1 loss： 特点：具有连续性和平滑的导数，对离群点不敏感。 优点：在处理含有异常值的数据时表现较好，因为这些异常值对L1 loss的影响相对较小。 缺点：可能导致收敛速度较慢，因为其对误差的惩罚是线性的，不如L2 loss的二次惩罚快速收敛。2. ...
l1 loss(平均绝对损失/MAE Loss) smooth l1 loss(平滑l1损失) l2 loss(均方损失/MSE Loss) 总体来说,有了之前文章:【深度学习理论】一文搞透Dropout、L1L2正则化/权重衰减关于l1-norm和l2-norm的介绍,对于l1/l2 loss都是相对容易理解的。所以本文的重点在于——交叉熵CrossEntropy损失函数。为什么在图像分类/检...
Faster R-CNN损失函数 遵循multi-task loss定义,最小化目标函数,FasterR-CNN中对一个图像的函数定义为: 其中: 其实我个人理解就是softmaxLoss后面加了一个SmoothL1Loss函数,梯度求导就是softmaxLoss和SmoothL1Loss的分阶段的梯度求导! 其中softmax的详细推导请见上一篇Blog...
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 Loss定义为: L1=|x|dL2(x)x=2x L2=x2 smoothL1(x)={0.5x2if|x|<1|x|−0.5otherswise, 1.2 上述的3个损失函数对x的导数分别为: dL1(x)x={1ifx≥0−1otherswise, dL2(x)x=2x ...
深度学习: smooth L1 loss 计算 RPN的目标函数是分类和回归损失的和,分类采用交叉熵,回归采用稳定的Smooth L1, SmoothL1公式为: 整体损失函数具体为: [1]Faster R-CNN原理介绍 [2]深度网络中softmax_loss、Smooth L1 loss计算以及反向传播推导
SmoothL1Loss的初步学习理解 主要参考了这一篇和这一篇博客 另外附上L1损失函数代码: def_smooth_l1_loss(x,t,in_weight,sigma):#sigma=1sigma2=sigma**2diff=in_weight*(x-t)abs_diff=diff.abs()flag=(abs_diff.data<(1./sigma2)).float()y=(flag*(sigma2/2.)*(diff**2)+(1-flag)*(abs_...
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。... ...
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_...