交叉熵、Focal loss、L1，L2，smooth L1損失函數、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU
深度學習之損失函數小結 在深度學習中，損失函數扮演着很重要的角色。通過最小化損失函數，使得模型達到收斂狀態，減少模型預測值的誤差。因此，不同的損失函數，對模型的影響是重大的。下面總結一下常用的損失函數： 圖像分類：交叉熵 目標檢測：Focal loss、L1/L2損失 ...
原文：回歸損失函數1：L1 loss, L2 loss以及Smooth L1 Loss的對比
總結對比下 L 損失函數， L 損失函數以及 text Smooth L 損失函數的優缺點。 均方誤差MSE L Loss 均方誤差 Mean Square Error,MSE 是模型預測值 f x 與真實樣本值 y 之間差值平方的平均值，其公式如下 MSE frac sum i n f x i y i n 其中， y i 和 f x i 分別表示第 i 個樣本的真實值及其對應的預測值， n 為樣 ...
2019-12-11 11:46 0 7699 推薦指數：
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引自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/83131026 1、L1 loss 在零點不平滑，用的較少 ，、一般來說，L1正則會制造稀疏的特征，大部分無用特征的權重會被置為02、Smooth L1 Loss 修改零點不平滑問題 ， L1-smooth比L2 ...
從L1 loss到EIoU loss，目標檢測邊框回歸的損失函數一覽
從L1 loss到EIoU loss，目標檢測邊框回歸的損失函數一覽 smilehan 我愛計算機視覺 昨天 本文轉載自知乎，已獲作者授權轉載。 鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/342991797 目標檢測任務的損失函數 ...
smooth L1損失函數
當預測值與目標值相差很大時，L2 Loss的梯度為(x-t)，容易產生梯度爆炸，L1 Loss的梯度為常數，通過使用Smooth L1 Loss，在預測值與目標值相差較大時，由L2 Loss轉為L1 Loss可以防止梯度爆炸。 L2 loss的導數（梯度）中包含預測值與目標值的差值 ...
深度學習之L1、L2、smooth L1三類損失函數
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一、損失函： 模型的結構風險函數包括了 經驗風險項 和 正則項，如下所示： 二、損失函數中的正則項 1.正則化的概念： 機器學習中都會看到損失函數之后會添加一個額外項，常用的額外項一般有2種，L1正則化和L2正則化。L1和L2可以看做是損失函數的懲罰項，所謂 ...