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，梯度变化的幅度会受到参数大小的影响，而smooth L1 loss 则更加平滑，梯度变化的幅度不受参数大小影响，更加稳定。
faster RCNN, YOLO 和 SSD的性能区别 可以看到 好文要顶关注我收藏该文微信分享 yjy888 粉丝-4关注 -0 +加关注 0 0 升级成为会员 «神经网络训练的时候什么时候更新参数? »行业大数据更新流程 posted @2019-10-11 17:06yjy888阅读(2824) 评论(0)...
SSD不太了解，github上关于frcnn的实现或多或少都有点坑，一般不可训练有以下三种原因：环境配置不匹配...
fast rcnn里写了这样一句话"... L1 loss that is less sensitive to outliers than the L2 loss used in R-CNN and SPPnet."
答:主要区别包括工作原理、速度性能、可靠性、价格和适用场景。SSD通常比HDD更快、更可靠、更节能,但也更昂贵,容量相对较小。 问:SSD是否值得投资? 答:SSD通常被认为是一项值得投资的硬盘存储选择,特别是用于提高系统性能和响应速度的情况下。它们适用于操作系统、常用应用程序和游戏的安装。
当预测框与ground truth差别过大时，梯度值不至于过大；当预测框与 ground truth 差别很小时，梯度值...
当预测框与ground truth差别过大时，梯度值不至于过大；当预测框与 ground truth 差别很小时，梯度值...
当预测框与 ground truth 差别过大时，梯度值不至于过大；当预测框与 ground truth 差别很小时，梯度...
看完上面的问题，这个问题就简单了。既然Smooth L1与L2的区别在于大于1和小于-1的部分，那为什么Smooth ...