Web5 Mar 2010 · 计算公式如下： L n = x n − y n . loss = nn.L1Loss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.randn(3, 5) output = loss(input, target) output.backward() print('L1损失函数的计算结果为',output) L1损失函数的计算结果为 tensor (1.5729, … Web25 Aug 2024 · 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 …

【Smooth L1 Loss】Smooth L1损失函数理解 AI技术聚合

WebL1、L2、Smooth L1作为目标检测回归Loss的缺点： 坐标分别计算x、y、w、h的损失，当成4个不同的对象处理。bbox的4个部分应该是作为一个整体讨论，但是被独立看待了。 对尺度敏感，不同预测效果的预测框和真实框可能产生相同的loss。 3. IOU Loss 3.1 IOU Loss原理 Web在机器学习实践中，你也许需要在神秘的L1和L2中做出选择。通常的两个决策为：1) L1范数 vs L2范数 的损失函数； 2) L1正则化 vs L2正则化。 作为损失函数 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）。 pratts motor oil

AI大视觉（十五） 损失函数进化史：MSE、IOU、GIOU、DIOU …

Web7 Feb 2024 · 1. 基础介绍简单版SSD网络中的SmoothL1LossLayer层借鉴于Fast R-CNN，用于计算smooth L1损失，其中的光滑L1函数如下：其导函数为：之所以称为光滑L1函数，是因为此函数处处可导，而原L1函数在x=0处是不可导的。smooth L1损失为：其中： y i = Web11 Dec 2024 · Smooth L1 和 L1 Loss 函数的区别在于，L1 Loss 在0点处导数不唯一，可能影响收敛。Smooth L1的解决办法是在 0 点附*使用*方函数使得它更加*滑。 Smooth L1的优点. 相比于L1损失函数，可以收敛得更快。 Webreduction (string，可选): - 指定应用于输出结果的计算方式，数据类型为 string，可选值有：none, mean, sum。默认为 mean，计算 mini-batch loss 均值。 设置为 sum 时，计算 mini-batch loss 的总和。 设置为 none 时，则返回 loss Tensor。. delta (string，可选): … science of self realization vedabase