总结对比下 L 损失函数， L 损失函数以及 text Smooth L 损失函数的优缺点。 均方误差MSE L Loss 均方误差 Mean Square Error,MSE 是模型预测值 f x 与真实样本值 y 之间差值平方的平均值，其公式如下 MSE frac sum i n f x i y i n 其中， y i 和 f x i 分别表示第 i 个样本的真实值及其对应的预测值， n 为样 ...
2019-12-11 11:46 0 7699 推荐指数：
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 ...
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L2 ...
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 ...
当预测值与目标值相差很大时，L2 Loss的梯度为(x-t)，容易产生梯度爆炸，L1 Loss的梯度为常数，通过使用Smooth L1 Loss，在预测值与目标值相差较大时，由L2 Loss转为L1 Loss可以防止梯度爆炸。 L2 loss的导数（梯度）中包含预测值与目标值的差值 ...
原文链接 一、常见的MSE、MAE损失函数 1.1 均方误差、平方损失均方误差（MSE）是回归损失函数中最常用的误差，它是预测值与目标值之间差值的平方和，其公式如下所示： 下图是均方根误差值的曲线分布，其中最小值为预测值为目标值的位置。 优点：各点 ...
L1范数损失函数，也被称为最小绝对值偏差（LAD），最小绝对值误差（LAE） L2范数损失函数，也被称为最小平方误差（LSE） L2损失函数 L1损失函数 不是非常的鲁棒（robust） 鲁棒 ...
作为损失函数 L1范数损失函数 L1范数损失函数，也被称之为平均绝对值误差（MAE）。总的来说，它把目标值$Y_i$与估计值$f(x_i)$的绝对差值的总和最小化。 $$S=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^n|Y_i-f(x_i)|$$ L2范数损失函数 ...
一、损失函： 模型的结构风险函数包括了 经验风险项 和 正则项，如下所示： 二、损失函数中的正则项 1.正则化的概念： 机器学习中都会看到损失函数之后会添加一个额外项，常用的额外项一般有2种，L1正则化和L2正则化。L1和L2可以看做是损失函数的惩罚项，所谓 ...
