深度學習之L1、L2、smooth L1三類損失函數
原文鏈接 一、常見的MSE、MAE損失函數 1.1 均方誤差、平方損失均方誤差（MSE）是回歸損失函數中最常用的誤差，它是預測值與目標值之間差值的平方和，其公式如下所示： 下圖是均方根誤差值的曲線分布，其中最小值為預測值為目標值的位置。 優點：各點 ...
原文：smooth L1損失函數
當預測值與目標值相差很大時，L Loss的梯度為 x t ，容易產生梯度爆炸，L Loss的梯度為常數，通過使用SmoothL Loss，在預測值與目標值相差較大時，由L Loss轉為L Loss可以防止梯度爆炸。 L loss的導數 梯度 中包含預測值與目標值的差值，當預測值和目標值相差很大，L 就會梯度爆炸。說明L 對異常點更敏感。L 對噪聲更加魯棒。 當差值太大時,loss在 x gt 的 ...
2019-08-25 14:50 0 1468 推薦指數：
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