回歸損失函數1：L1 loss, L2 loss以及Smooth L1 Loss的對比
總結對比下\(L_1\) 損失函數，\(L_2\) 損失函數以及\(\text{Smooth} L_1\) 損失函數的優缺點。 均方誤差MSE (\(L_2\) 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 ...
原文：從L1 loss到EIoU loss，目標檢測邊框回歸的損失函數一覽
從L 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 目標檢測任務的損失函數由Classificition Loss和BBox Regeression Loss兩部分構成。本文介紹目標檢測任務中近幾年來Bounding Box Regression L ...
2021-02-01 13:55 0 611 推薦指數：
相關推薦
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 ...
目標檢測回歸損失函數簡介SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU Loss
目標檢測任務的損失函數由 Classificition Loss 和 Bounding Box Regeression Loss 兩部分構成。本文介紹目標檢測任務中近幾年來Bounding Box Regression Loss Function的演進過程，其演進路線是Smooth L1 Loss ...
回歸損失函數2 ： HUber loss,Log Cosh Loss,以及 Quantile Loss
均方誤差（Mean Square Error,MSE）和平均絕對誤差（Mean Absolute Error,MAE) 是回歸中最常用的兩個損失函數，但是其各有優缺點。為了避免MAE和MSE各自的優缺點，在Faster R-CNN和SSD中使用\(\text{Smooth} L_1\)損失函數 ...
損失函數（Loss Function）
轉載請注明出自BYRans博客：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 線性回歸中提到最小二乘損失函數及其相關知識。對於這一部分知識不清楚的同學可以參考上一篇文章《線性回歸、梯度下降》。本篇文章主要講解使用最小二乘法法構建損失函數和最小化損失函數的方法 ...
損失函數(Loss Function) -1
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 損失函數可以看做 誤差部分(loss term) + 正則化部分 ...
損失函數(Loss Function) -1
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 損失函數可以看做 誤差 ...
損失函數（Loss Function）
線性回歸中提到最小二乘損失函數及其相關知識。對於這一部分知識不清楚的同學可以參考上一篇文章《線性回歸、梯度下降》。本篇文章主要講解使用最小二乘法法構建損失函數和最小化損失函數的方法。 最小二乘法構建損失函數 最小二乘法也一種優化方法，用於求得目標函數的最優值。簡單的說 ...