l loss函数 tf.nn.l loss t, name None 解释：这个函数的作用是利用 L 范数来计算张量的误差值，但是没有开方并且只取 L 范数的值的一半，具体如下： output sum t tensorflow实现 输入参数： t: 一个Tensor。数据类型必须是一下之一：float ，float ，int ，int ，uint ，int ，int ，complex ，qint ...
2017-07-22 20:07 0 11125 推荐指数：
总结对比下\(L_1\) 损失函数，\(L_2\) 损失函数以及\(\text{Smooth} L_1\) 损失函数的优缺点。 均方误差MSE (\(L_2\) Loss) 均方误差（Mean Square Error,MSE）是模型预测值\(f(x)\) 与真实样本值\(y\) 之间差值平方 ...
tf.nn.l2_loss()与tf.contrib.layers.l2_regularizerd()都是TensorFlow中的L2正则化函数，tf.contrib.layers.l2_regularizerd()函数在tf 2.x版本中被弃用了。 两者都能用来L2正则化处理，但运算有一点 ...
1、l2_normalize函数 tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None) 解释：这个函数的作用是利用 L2 范数对指定维度 dim 进行标准化。 比如，对于一个一维的张量，指定维度 dim = 0，那么计算结果 ...
深度学习之损失函数小结 在深度学习中，损失函数扮演着很重要的角色。通过最小化损失函数，使得模型达到收敛状态，减少模型预测值的误差。因此，不同的损失函数，对模型的影响是重大的。下面总结一下常用的损失函数： 图像分类：交叉熵 目标检测：Focal loss、L1/L2损失 ...
从L1 loss到EIoU loss，目标检测边框回归的损失函数一览 smilehan 我爱计算机视觉 昨天 本文转载自知乎，已获作者授权转载。 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/342991797 目标检测任务的损失函数 ...
的损失函数，本篇为tensorflow自定义损失函数。 （一）tensorflow内置的四个损 ...
前文分别讲了tensorflow2.0中自定义Layer和自定义Model，本文将来讨论如何自定义损失函数。 （一）tensorflow2.0 - 自定义layer （二）tensorflow2.0 - 自定义Model （三）tensorflow2.0 - 自定义loss ...
引自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/83131026 1、L1 loss 在零点不平滑，用的较少 ，、一般来说，L1正则会制造稀疏的特征，大部分无用特征的权重会被置为02、Smooth L1 Loss 修改零点不平滑问题 ， L1-smooth比L ...
