Web20 Aug 2024 · L1 Loss 优点：梯度值稳定，使得训练平稳；不易受离群点（脏数据）影响，所有数据一视同仁。 L1 Loss 缺点 ： 处不可导，可能影响收敛； 值小时梯度大，很难收敛到极小值（除非在 值小时调小学习率，以较小更新幅度）。 Webl1损失又称为曼哈顿距离，表示残差的绝对值之和。 L1损失函数对离群点有很好的鲁棒性，但它在残差为零处却不可导。 另一个缺点是更新的梯度始终相同，也就是说，即使很小的损失值，梯度也很大，这样不利于模型的收敛。

损失函数：L1 loss, L2 loss, smooth L1 loss - 知乎

Web4 Sep 2024 · smooth L1损失函数曲线如下图所示，作者这样设置的目的是想让loss对于离群点更加鲁棒，相比于L2损失函数，其对离群点（指的是距离中心较远的点）、异常值（outlier）不敏感，可控制梯度的量级使训练时不容易跑飞。 Web22 May 2024 · Smooth L1 Loss 相比L1 loss 改进了零点不平滑问题。 相比于L2 loss，在 x 较大的时候不像 L2 对异常值敏感，是一个缓慢变化的loss。 5 曲线对比分析. 实际目标检测框回归位置任务中的损失loss为： 三种loss的曲线如下图所示，可以看到Smooth L1相比L1的 … heather denture

如何选取损失函数（loss func）-上-（MAE、MSE、Huber） …

Web3 Jun 2024 · Smooth L1 loss不能很好的衡量预测框与ground true 之间的关系，相对独立的处理坐标之间的关系。 可能出现Smooth L1 loss相同，但实际IoU不同的情况。 因此，提出IoU loss，将四个点构成的box看成一个整体进行损失的衡量。 Web9 May 2024 · 使用Tensorflow实现数组的部分替换. 简单描述一下场景：对于一个二维的整型张量，假设每一行是一堆独立的数，但是对于每一行的数，都有一个设定好的最小值的。 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）。 heather derek