Webl1损失又称为曼哈顿距离，表示残差的绝对值之和。 L1损失函数对离群点有很好的鲁棒性，但它在残差为零处却不可导。 另一个缺点是更新的梯度始终相同，也就是说，即使很小的损失值，梯度也很大，这样不利于模型的收敛。 Web根据公式-6， Smotth L1Smotth L1在xx较小时，对xx的梯度也会变小。. 而当xx较大时，对xx的梯度的上限为1，也不会太大以至于破坏网络参数。. SmoothL1SmoothL1完美的避开了L1L1和L2L2作为损失函数的缺陷。. L1L1 Loss ,L2L2 Loss以及SmoothL1SmoothL1 放在 …

目标检测中的常用损失函数 Meringue

WebSmooth L1损失是L1与L2损失的结合。 L1损失在0点处不可导，L2损失在预测值与目标值相差很大时，梯度容易爆炸。 smooth L1 损失改进了两者的缺点，分段函数1是L2损失，分段函数2 是L1损失。 WebL1、L2、Smooth L1作为目标检测回归Loss的缺点： 坐标分别计算x、y、w、h的损失，当成4个不同的对象处理。bbox的4个部分应该是作为一个整体讨论，但是被独立看待了。 对尺度敏感，不同预测效果的预测框和真实框可能产生相同的loss。 3. IOU Loss 3.1 IOU Loss原理 tie dye clothing brands

smooth L1损失函数 - keepgoing18 - 博客园

Web三种loss的曲线图如图所示，可以看到Smooth L1相比L1的曲线更加的Smooth 缺点： 上面的三种Loss用于计算目标检测的Bounding Box Loss时，独立的求出4个点的Loss，然后进行相加得到最终的Bounding Box Loss，这种做法的假设是4个点是相互独立的，实际是有一定 … Web5 Mar 2010 · 计算公式如下： L n = x n − y n . loss = nn.L1Loss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.randn(3, 5) output = loss(input, target) output.backward() print('L1损失函数的计算结果为',output) L1损失函数的计算结果为 tensor (1.5729, … Web28 Oct 2024 · smooth L1 损失函数图像如下所示：. L1损失的缺点就是有折点，不光滑，导致不稳定。. L2 loss的导数（梯度）中包含预测值与目标值的差值，当预测值和目标值相差很大，L2就会梯度爆炸。. 说明L2对异常点更敏感。. L1 对噪声更加鲁棒。. 当差值太大时, … the manor elko nv