smooth L1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：深度学习之L1、L2、smooth L1三类损失函数
原文链接 一 常见的MSE MAE损失函数 . 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：各点都连续光滑，方便求导，具有较为稳定的解缺点：不是特别的稳健，为什么 因为当函数的输入值距离中心值较远的时候，使用梯度下降法求解的时候梯度很大，可能导致梯度爆 ...
2021-03-11 12:22 0 292 推荐指数：
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