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稍微调整一下Pytorch中加权L1损失的L1损失，梯度计算还能正常工作吗？

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深度学习基础知识（四）--损失函数小结

优点：各点都连续，方便求导；缺点：不是特别稳健，由于计算为平方关系，当函数输入和真实值相差较大时，对应loss值很大，求解梯度很大容易产生梯度爆炸。...所以其拥有L1 loss 和 L2 loss的优势：真实值和预测值差距小时，梯度也会小，比 L1 loss更圆滑真实值和预测值差距大时，梯度也会小，比L2 loss在此情况下梯度值小三者曲线如下图...：（前面提到了L1 loss，顺便提一下L1正则。...加权交叉熵损失（weighted cross entropy Loss）上文介绍过通常在分类问题中会使用交叉熵损失函数，但是通常我们会遇到样本不均衡的问题，这种情况下使用交叉熵会存在训练过程中偏向学习样本数多的类别...加权损失函数就是在每个类别的损失项前增加一个权重值，比如正负样本的权重可以和对方样本数成正比，给样本少的类别一个较大的学习权重来进行平衡。

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工业应用中如何选取合适的损失函数（MAE、MSE、Huber）-Pytorch版

在理解各种损失函数的选择原理之前，先回顾一下损失函数、模型训练、训练方法的相关基本概念。...一文看懂各种神经网络优化算法一般的损失函数的都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为 batch_size的向量, 值得注意的是, pytorch中很多的损失函数都有...如果样本中存在离群点，MSE 会给离群点赋予更高的权重，但是却是以牺牲其他正常数据点的预测效果为代价，因此会导致降低模型的整体性能。...缺点：MAE训练中梯度始终很大，且在0点连续但不可导，这意味着即使对于小的损失值，其梯度也是大的。...对于目标检测FastR CNN采用稍微缓和一点绝对损失函数（smooth L1损失），它是随着误差线性增长，而不是平方增长。编辑：王菁

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机器学习面试

LR LR推导（伯努利过程，极大似然，损失函数，梯度下降）有没有最优解？ LR可以用核么？可以怎么用？l1和l2正则项是啥？lr加l1还是l2好？...了解其他的分类模型吗，问LR缺点，LR怎么推导（当时我真没准备好，写不出来）写LR目标函数，目标函数怎么求最优解（也不会）讲讲LR的梯度下降，梯度下降有哪几种，逻辑函数是啥 L1和L2 L2正则化，为什么...如果数据不变，怎么调整网络结构解决这个问题？（batch normalization）梯度消失知道么？为什么会出现梯度消失？dnn和rnn中的梯度消失原理一样么？dnn中是哪个部分导致梯度消失？...（激活层如sigmoid）rnn中怎么解决梯度消失问题？（lstm的结构相对普通RNN多了加和，为避免梯度消散提供了可能。线性自连接的memory是关键。）讲一下CNN吧，有哪些重要的特点？...（门关闭，当前信息不需要，只有历史依赖；门打开，历史和当前加权平均）你觉得梯度消失靠引入一些新的激活层可以完全解决么？为什么？

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PyTorch进阶之路（二）：如何实现线性回归

计算梯度使用 PyTorch，我们可以根据权重和偏置自动计算 loss 的梯度和导数，因为它们已将 requires_grad 设置为 True。 ? 这些梯度存储在各自张量的 .grad 属性中。...如果梯度元素为正数，则：稍微增大元素的值会增大损失。稍微减小元素的值会降低损失。 ? 作为权重的函数的 MSE 损失（蓝线表示梯度）如果梯度元素为负数，则：稍微增大元素的值会降低损失。...使用梯度下降调整权重和偏置我们将使用梯度下降优化算法来降低损失和改善我们的模型，步骤如下：生成预测计算损失根据权重和偏置计算梯度按比例减去少量梯度来调整权重将梯度重置为零下面我们一步步地实现...只是简单地使用梯度下降来稍微调整权重和偏置，我们就已经实现了损失的显著下降。多次训练为了进一步降低损失，我们可以多次使用梯度重复调整权重和偏置的过程。一次迭代被称为一个 epoch。...我们将遵循实现梯度下降的同一过程：生成预测计算损失根据权重和偏置计算梯度按比例减去少量梯度来调整权重将梯度重置为零唯一变化的是我们操作的是分批的数据，而不是在每次迭代中都处理整个训练数据集。

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机器学习常用的回归预测模型（表格数据）

然而，它不像 Lasso 那样具备特征选择的能力。随机梯度下降回归。通过随机梯度下降（SGD）最小化正则化经验损失来拟合的线性模型。...每次估计每个样本的损失梯度，并且模型会随着时间推移按照递减的强度计划（即学习率）进行更新。...正则化项是一种添加到损失函数中的惩罚项，它使用欧几里得范数 L2 或绝对范数 L1 或两者的组合（弹性网）模型参数缩小到零向量。...每个样本的初始权重都是相等的；（2）对于每一轮迭代：使用当前的样本权重来训练一个弱学习器（例如决策树），计算这个弱学习器的预测误差，根据预测误差来计算这个弱学习器的权重，更新样本的权重；（3）将所有弱学习器的预测结果进行加权求和...GANDALF 将 GFLU 作为主要学习单元，并在过程中引入了一些加速机制。由于超参数调整非常少，使其成为一个易于使用和调整的模型。

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深度学习基础知识（六）--- 损失函数

1.L1损失（绝对损失函数）和 L2 损失（平方损失函数） 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）。...：可参考pytorch 交叉熵损失函数： https://pytorch.org/docs/0.4.1/nn.html#crossentropyloss 这里说一下，它采用的公式是：这是因为在算损失的时候...，它相当于直接令 y=1来算损失，也就是上面交叉熵损失公式中，后面那一部分直接为0，只保留了前部分。...NLL-loss（Negative Log Liklihood）负对数似然概率在pytorch的交叉熵损失函数定义中，有这么一句话：交叉熵损失是将 Logsoftmax 和 NLLLoss结合到一起了...通常可以选择平方损失函数（L2损失）f(x)=x^2。但这个损失对于比较大的误差的惩罚很高。我们可以采用稍微缓和一点绝对损失函数（L1损失）f(x)=|x|，它是随着误差线性增长，而不是平方增长。

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详解L1、L2、smooth L1三类损失函数

前言深度学习里面有很多的损失函数，对于MSE、MAE损失函数可能已经耳熟能详了了，对于L1、L2正则化也很熟悉，那你知道什么是L1_loss和L2_loss吗，以及在目标检测的系列论文比如fast-RCNN...优点：无论对于什么样的输入值，都有着稳定的梯度，不会导致梯度爆炸问题，具有较为稳健性的解缺点：在中心点是折点，不能求导，不方便求解备注：上面的两种损失函数也被很多资料或者是教材称之为 L2损失和L1...最小绝对值偏差之所以是鲁棒的，是因为它能处理数据中的异常值。这或许在那些异常值可能被安全地和有效地忽略的研究中很有用。如果需要考虑任一或全部的异常值，那么最小绝对值偏差是更好的选择。...如果这个样本是一个异常值，模型就需要调整以适应单个的异常值，这会牺牲许多其它正常的样本，因为这些正常样本的误差比这单个的异常值的误差小。...smooth L1损失函数曲线总结：从上面可以看出，该函数实际上就是一个分段函数，在[-1,1]之间实际上就是L2损失，这样解决了L1的不光滑问题，在[-1,1]区间外，实际上就是L1损失，这样就解决了离群点梯度爆炸的问题

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CNN图像处理常用损失函数对比评测

其中，Gσ_G为像素的高斯系数。这里我们看到，尽管之前的损失函数只考虑了中央像素，但因为在计算梯度的时候，实际上需要像素的高斯系数，因此误差仍然能够反向传播至所有像素。...相应地，基于MS-SSIM的损失函数的梯度计算公式为： ?...不过，由于基于MS-SSIM的损失函数需要在每个尺度上都重复算一遍梯度，会大大拖慢训练速度（每一次迭代都相当于M次迭代），因此实践中往往转而采用某个逼近方法计算。...这个混合损失函数的定义很简单，基本上就是MS-SSIM和L1的加权和，只不过因为MS-SSIM反向传播误差时需要用到G高斯分布参数，因此在L1部分也分素相乘相应的分布参数而已。...结语总结一下以上评测：在很多场景下，L2损失函数的表现并不好。有时可以尝试下同样简单的L1损失函数，说不定能取得更好的效果。

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详解L1、L2、smooth L1三类损失函数

深度学习里面有很多的损失函数，对于MSE、MAE损失函数可能已经耳熟能详了了，对于L1、L2正则化也很熟悉，那你知道什么是L1_loss和L2_loss吗，以及在目标检测的系列论文比如fast-RCNN...优点：无论对于什么样的输入值，都有着稳定的梯度，不会导致梯度爆炸问题，具有较为稳健性的解缺点：在中心点是折点，不能求导，不方便求解备注：上面的两种损失函数也被很多资料或者是教材称之为L2损失和L1损失，...从直观上说，因为L2范数将误差平方化（如果误差大于1，则误差会放大很多），模型的误差会比L1范数来得大，因此模型会对这个样本更加敏感，这就需要调整模型来最小化误差。...如果这个样本是一个异常值，模型就需要调整以适应单个的异常值，这会牺牲许多其它正常的样本，因为这些正常样本的误差比这单个的异常值的误差小。...smooth L1损失函数曲线四、总结从上面可以看出，该函数实际上就是一个分段函数，在[-1,1]之间实际上就是L2损失，这样解决了L1的不光滑问题，在[-1,1]区间外，实际上就是L1损失，这样就解决了离群点梯度爆炸的问题

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Gradient Harmonized Single-stage Detector

在这项工作中，我们首先指出，这两个不和谐的本质影响可以用梯度的形式来概括。此外，我们提出了一种新的梯度协调机制(GHM)来对冲不协调。...GHM背后的原理可以很容易地嵌入到交叉熵(CE)等分类损失函数和smooth l1 (SL1)等回归损失函数中。...此外，GHM-C还有一个被焦散忽略的优点:降低了异常值梯度贡献的权重。?在GHM-C损失的情况下，大量的非常简单的例子大都是向下加权的，而异常值也稍微向下加权，这同时解决了属性不平衡问题和异常值问题。...这种基于排序的方法不能从并行计算中获得太多的好处。由于单阶段检测器中图像的N可以是105甚至106，直接计算梯度密度是相当费时的。因此，我们提出了一种近似求解算例梯度密度的方法。...因此，我们可以使用直方图统计算法，计算所有梯度密度值的时间复杂度为O(MN)。并且可以采用并行计算，使每个计算单元都有m的计算量。在实际应用中，我们可以用相当少的单元区域获得良好的性能。

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PyTorch如何构建和实验神经网络

（从数据集）张量-得到一个output张量计算了loss通过比较output在地上真相，并使用内置的损失函数传播的梯度loss使用自动分化能力（Autograd）与backward方法使用损耗的梯度来更新网络的权重...除CPU外，它们还可以加载到GPU中（只需极其简单的代码更改）即可进行更快的计算。并且它们支持形成一个向后图，该图跟踪使用动态计算图（DCG）应用于它们的每个操作以计算梯度。...再次遵循五个步骤将渐变重置为零（以防止渐变累积）将张量向前穿过层计算损失张量计算损失的梯度通过将优化器增加一级（沿负梯度的方向）来更新权重令人惊讶的是，如果阅读了上面的五个步骤，这正是在神经网络的所有理论讨论...想将张量分成两个平行的部分，分别对它们应用这些激活，添加结果张量，然后正常地传播它。 ? 看起来复杂吗？实现所期望的代码。...可以执行此类实验性工作，并使用PyTorch轻松更改网络的体系结构。实验是任何科学领域新思想发展的核心，当然，深度学习也不例外。尝试自己的自定义损失函数？可能会想尝试自己的自定义损失函数。

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业界 | OpenMMLab 第二版发布：吸引业界「目光」的史上最完整的目标检测工具箱

图 10 不同损失权重下不同回归损失的比较在没有调整损失重量的情况下，L1 Loss 函数比 Smooth L1 Loss 函数性能高 0.6％，而增加损失权重不会带来进一步的增益。...L1 Loss 比 Smooth L1 Loss 具有更大的损耗值，尤其是对于相对准确的边界框，差距更明显。根据分析结果，提高定位精度较好的边界框梯度将有利于定位。...L1 Loss 的损失值已经非常大，所以增加损失权重不会带来增益。...对于端到端速度更快的 R-CNN，Balanced L1 Loss 函数的 mAP 值比 L1 Loss 高 0.3％，这与采用预先计算方法的实验结果略有不同。...图 13 不同训练数据规模的比较从结果中我们可以了解到，「范围」模式与具有相同最小和最大尺度的「值」模式执行类似或稍微好一些。通常更宽的范围带来更多改进，特别是对于更大的最大尺度。

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OpenMMLab 第二版发布：吸引业界「目光」的史上最完整的目标检测工具箱

图 10 不同损失权重下不同回归损失的比较在没有调整损失重量的情况下，L1 Loss 函数比 Smooth L1 Loss 函数性能高 0.6％，而增加损失权重不会带来进一步的增益。...L1 Loss 比 Smooth L1 Loss 具有更大的损耗值，尤其是对于相对准确的边界框，差距更明显。根据分析结果，提高定位精度较好的边界框梯度将有利于定位。...L1 Loss 的损失值已经非常大，所以增加损失权重不会带来增益。...对于端到端速度更快的 R-CNN，Balanced L1 Loss 函数的 mAP 值比 L1 Loss 高 0.3％，这与采用预先计算方法的实验结果略有不同。...图 13 不同训练数据规模的比较从结果中我们可以了解到，「范围」模式与具有相同最小和最大尺度的「值」模式执行类似或稍微好一些。通常更宽的范围带来更多改进，特别是对于更大的最大尺度。

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【PyTorch】PyTorch如何构建和实验神经网络

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这里有一份详细的教程

下图是层 1 在不同训练迭代中的权重和偏置。出现大型（正／负）权重是不正常的。正态分布的权重表明训练过程很顺利（但是也不一定）。 ?...不要做的太过分，因为我们想要稍微让模型过拟合。密切监测数据和正则化成本。长时间尺度下，正则化损失不应该控制数据损失。...注意，每个正则化因子都可能是完全不同的数量级，我们可以反复调整这些参数。 ? 多个损失函数在第一次实现中，避免使用多个数据损失函数。每个损失函数的权重可能有不同的数量级，也需要一些精力去调整。...把具备高置信预测的样本添加到具备对应标签预测的训练数据集中。调整学习率调整我们先简单回顾一下如何调整学习率。在早期开发阶段，我们关闭任意非关键超参数或设置为 0，包括正则化。...其他调整稀疏度激活函数模型参数的稀疏度能使计算优化变得简单，并减少能耗（这对于移动设备来说至关重要）。如果需要，我们可以用 L1 正则化替代 L2 正则化。ReLU 是最流行的激活函数。

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头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

卷积神经网络的这些组件协同工作，使得CNN能够从原始像素中自动学习有意义的特征层次结构。随着深度增加，这些特征从基本形状和纹理逐渐抽象为复杂的对象和场景表现。...优势与劣势 Sigmoid用于输出层可以表示概率，但在隐藏层中可能会导致梯度消失问题。...2.4 归一化层归一化层在训练深度神经网络时扮演了关键角色，主要用于改善训练的稳定性和速度。通过将输入数据缩放到合适的范围，归一化层有助于缓解训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。...# 使用PyTorch定义MSE损失 mse_loss = nn.MSELoss() 平滑L1损失：减少异常值的影响。...3.4 学习率调整学习率是优化器中的关键超参数，其调整对模型训练有深远影响。固定学习率最简单的方法是使用固定学习率。但可能不够灵活。学习率调度更复杂的方法是在训练过程中动态调整学习率。

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这里有一份详细的教程

正则化 L1 正则化和 L2 正则化都很常见，但 L2 正则化在深度学习中更受欢迎。 L1 正则化有何优点？L1 正则化可以产生更加稀疏的参数，这有助于解开底层表示。...下图是层 1 在不同训练迭代中的权重和偏置。出现大型（正／负）权重是不正常的。正态分布的权重表明训练过程很顺利（但是也不一定）。...我们需要增加训练数据的体量，然后增加正则化来缩小训练和验证准确率之间的差别。不要做的太过分，因为我们想要稍微让模型过拟合。密切监测数据和正则化成本。长时间尺度下，正则化损失不应该控制数据损失。...把具备高置信预测的样本添加到具备对应标签预测的训练数据集中。 6. 调整学习率调整我们先简单回顾一下如何调整学习率。在早期开发阶段，我们关闭任意非关键超参数或设置为 0，包括正则化。...其他调整稀疏度激活函数模型参数的稀疏度能使计算优化变得简单，并减少能耗（这对于移动设备来说至关重要）。如果需要，我们可以用 L1 正则化替代 L2 正则化。ReLU 是最流行的激活函数。

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经验之谈 | 如何从零开始构建深度学习项目？

下图是层 1 在不同训练迭代中的权重和偏置。出现大型（正／负）权重是不正常的。正态分布的权重表明训练过程很顺利（但是也不一定）。...不要做的太过分，因为我们想要稍微让模型过拟合。密切监测数据和正则化成本。长时间尺度下，正则化损失不应该控制数据损失。...注意，每个正则化因子都可能是完全不同的数量级，我们可以反复调整这些参数。多个损失函数在第一次实现中，避免使用多个数据损失函数。每个损失函数的权重可能有不同的数量级，也需要一些精力去调整。...把具备高置信预测的样本添加到具备对应标签预测的训练数据集中。调整学习率调整我们先简单回顾一下如何调整学习率。在早期开发阶段，我们关闭任意非关键超参数或设置为 0，包括正则化。...其他调整稀疏度激活函数模型参数的稀疏度能使计算优化变得简单，并减少能耗（这对于移动设备来说至关重要）。如果需要，我们可以用 L1 正则化替代 L2 正则化。ReLU 是最流行的激活函数。

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手把手教你从零搭建深度学习项目（可下载PDF版）

正则化 L1 正则化和 L2 正则化都很常见，但 L2 正则化在深度学习中更受欢迎。 L1 正则化有何优点？L1 正则化可以产生更加稀疏的参数，这有助于解开底层表示。...下图是层 1 在不同训练迭代中的权重和偏置。出现大型（正／负）权重是不正常的。正态分布的权重表明训练过程很顺利（但是也不一定）。...我们需要增加训练数据的体量，然后增加正则化来缩小训练和验证准确率之间的差别。不要做的太过分，因为我们想要稍微让模型过拟合。密切监测数据和正则化成本。长时间尺度下，正则化损失不应该控制数据损失。...把具备高置信预测的样本添加到具备对应标签预测的训练数据集中。 6. 调整学习率调整我们先简单回顾一下如何调整学习率。在早期开发阶段，我们关闭任意非关键超参数或设置为 0，包括正则化。...其他调整稀疏度激活函数模型参数的稀疏度能使计算优化变得简单，并减少能耗（这对于移动设备来说至关重要）。如果需要，我们可以用 L1 正则化替代 L2 正则化。ReLU 是最流行的激活函数。

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图深度学习入门教程（四）——训练模型的原理

在训练模型中，图神经网络所使用的技术是与深度学习是完全一样的。本篇文章以介绍深度学习中训练模型的原理为主，顺便介绍一下PyTorch基础中与梯度计算相关的接口。...为了要让这个损失值变得最小化，我们运用数学知识，选择一个损失值的表达式让这个表达式有最小值，接着通过对其求导的方式，找到最小值时刻的函数切线斜率（也就是梯度），从而让w和b的值沿着这个梯度来调整。...3.9 自动求导的作用 PyTorch正是通过backward方法实现了自动求导的功能，使得在复杂的神经网络计算中，自动的将每一层中每个参数的梯度计算出来，实现训练过程中的反向传播。...加权交叉熵加权交叉熵是指在交叉熵的基础上给第一项乘了个系数（加权），是增加或减少正样本在计算交叉熵时的损失值。...公式中的各个项的含义如下。 ? 4.3 PyTorch接口中的损失函数在PyTorch中还有封装了其它的损失函数。这些损失函数相对不如前文中介绍的几款常用，但是作为知识扩展，也建议了解一下。

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