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  • 深度学习: smooth L1 loss 计算

    RPN的目标函数是分类和回归损失的和,分类采用 交叉熵,回归采用稳定的 Smooth L1,SmoothL1公式 为:?整体损失函数 具体为:?---- Faster R-CNN原理介绍 深度网络中softmax_loss、Smooth L1 loss计算以及反向传播推导
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  • 目标检测损失函数Loss大盘点

    本文作者:Augushttps:zhuanlan.zhihu.comp235533342本文已由原作者授权,不得擅自二次转载L2, L1, smooth L1表示?L2 loss, L1 loss, Smooth L1 losssmooth L1 loss 相对于 L2 loss的优点:当预测框与 ground truth 差别过大时,梯度值不至于过大;当预测框与目的是解决样本数量不平衡的情况 - 正样本loss增加,负样本loss减小 - 难样本loss增加,简单样本loss减小参考配置: ? , ?个坐标点是相互独立的,没有考虑其相关性,实际4个坐标点具有一定的相关性不具有尺度不变形可能存在相同的l1 或 l2 loss(如下图),但是IOU不唯一。?相同的L1 loss和L2 loss,但是IOU不同表示?
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  • 深度学习中常用的损失函数loss有哪些?

    3 回归任务损失在回归任务中,回归的结果是一些整数或者实数,并没有先验的概率密度分布,常使用的loss是L1 loss和L2 loss。3.1、L1 lossMean absolute loss(MAE)也被称为L1 Loss,是以绝对误差作为距离:?由于L1 loss具有稀疏性,为了惩罚较大的值,因此常常将其作为正则项添加到其他loss中作为约束。L1 loss的最大问题是梯度在零点不平滑,导致会跳过极小值。3.3、L1 loss与L2 loss的改进原始的L1 loss和L2 loss都有缺陷,比如L1 loss的最大问题是梯度不平滑,而L2 loss的最大问题是容易梯度爆炸,所以研究者们对其提出了很多的改进在faster rcnn框架中,使用了smooth L1 loss来综合L1与L2 loss的优点,定义如下:?在x比较小时,上式等价于L2 loss,保持平滑。
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  • 目标检测算法之CVPR2019 GIoU Loss

    背景前面介绍了很多Anchor-Based的目标检测算法,它们的Loss普遍使用bbox和ground truth bbox的L1范数,L2范数来计算位置回归Loss。显然这两者并不是完全等价的,论文中举了Figure 1作为例子:图中第一行,所有目标的L1 Loss都一样,但是第三个的IOU显然是要大于第一个,并且第3个的检测结果似乎也是好于第一个的。第二行类似,所有目标的L1 Loss也都一样,但IOU却存在差异。因此使用bbox和ground truth bbox的L1范数,L2范数来计算位置回归Loss以及在评测的时候却使用IOU(交并比)去判断是否检测到目标是有一个界限的,这两者并不等价。使用Mask-RCNN在MS COCO 2018上的测试结果,坐标回归损失使用的L1损失。AP值大概涨了小于1个百分点。
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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二、L1_Loss和L2_Loss2.1 L1_Loss和L2_Loss的公式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)。Loss与L2_Loss与前面说的MSE、MAE损失函数一个1n的区别,所以他们的优点和缺点是互通的。三、smooth L1损失函数其实顾名思义,smooth L1说的是光滑之后的L1,前面说过了L1损失的缺点就是有折点,不光滑,那如何让其变得光滑呢?smooth L1损失函数为:?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
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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二、L1_Loss和L2_Loss2.1 L1_Loss和L2_Loss的公式 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)。L1范数与L2范数作为损失函数的区别能快速地总结如下:L2损失函数L1损失函数不是非常的鲁棒(robust)鲁棒稳定解不稳定解总是一个解可能多个解总结:实际上我们发现,其实所谓的L1_Loss与L2_Loss三、smooth L1损失函数 其实顾名思义,smooth L1说的是光滑之后的L1,前面说过了L1损失的缺点就是有折点,不光滑,那如何让其变得光滑呢?smooth L1损失函数为:?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
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  • CenterNet之loss计算代码解析

    iantPandaCV导语本文主要讲解CenterNet的loss,由偏置部分(reg loss)、热图部分(heatmap loss)、宽高(wh loss)部分三部分loss组成,附代码实现。如果 , 那么loss= ,如果 ,那么loss= ,这就是一个很大的loss值。如果 , 那么loss= , 这个loss就比较小。设骨干网络输出的偏置值为 , 这个偏置值用L1 loss来训练: p代表目标框中心点,R代表下采样倍数4, , 代表偏差值。2.3 size losswh loss假设第k个目标,类别为 的目标框的表示为 ,那么其中心点坐标位置为 , 目标的长和宽大小为 。对长和宽进行训练的是L1 Loss函数: 其中 是网络输出的结果。() if num_pos == 0: loss = loss - neg_loss # 只有负样本 else: loss = loss - (pos_loss + neg_loss) num_pos
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  • Loss Function

    , 且很难优化, 因此实际应用中我们使用L1来得到L0的最优凸近似.L2相对于L1具有更为平滑的特性, 在模型预测中, 往往比L1具有更好的预测特性. 当遇到两个对预测有帮助的特征时, L1倾向于选择一个更大的特征. 而L2更倾向把两者结合起来.?, cross entropy errorimage.png对 LR 而言, 把它的条件概率分布方程 image.png 带入上式, 即可得到 LR 的对数损失函数 平方损失函数Square Loss以 w∈R2win mathbb R^2w∈R​2​​ 为例,椭圆形是 loss 的损失等高线,灰色区域是约束区域,等高线与约束区域相交的地方,就是最优解。可以看出,L1 较 L2 有更大的概率在角处相交,得到稀疏解。?
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  • CVPR 2019论文阅读:Libra R-CNN如何解决不平衡对检测性能的影响?

    该框架集成了三个组件:IoU-balanced sampling,balanced feature pyramid,balanced L1 loss,分别对应解决上述的三个不平衡。Balanced L1 Loss目标检测的损失函数可以看做是一个多任务的损失函数,分为分类损失和定位损失,可以用下列式子表示:其中,Lcls 和Lloc分别是分类和定位的损失函数。基于此,作者提出了balanced L1 Loss,在下文中用Lb表示。Balanced L1 Loss受smooth L1 Loss的启发,所以这里先贴一个smooth L1 loss的解释:smooth L1 Loss的思想是,当x较大时,按照一个恒定的速率梯度下降,等到如下图所示,相比smooth l1 loss,本文提出的balanced l1 loss能显著提升inliers点的梯度,进而使这些准确的点能够在训练中扮演更重要的角色。
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  • 目标检测算法之AAAI2019 Oral论文GHM Loss

    但这篇论文提出,Focal Loss实际上是有问题的,论文论述了该问题并提出了GHM Loss更好的解决One-Stage目标检测算法中的正负样本不均衡问题。用于分类的GHM Loss把GHM应用于分类的loss上即为GHM-C,定义如下所示:?坐标回归的loss常用Smooth L1 Loss,如下图:??其中,表示模型的预测坐标偏移值,表示anchor相当于Ground Truth的实际坐标偏移量,表示函数的分界点,常取。基于此观察,论文对Smooth L1损失函数做了修正得到:?在论文中,。 和Smooh L1损失有相似的性质,并且梯度为:?如果再用GHM-R代替双阶段检测器中的Smooth L1损失,那么AP值又会有提示。如表7所示。?如果同时把GHM-R Loss和GHM-C Loss用到目标检测器中,AP值有1-2个点提升。?
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  • Caffe Loss 层 - LossLayers

    Caffe Loss 层Loss 计算的是网络输出的 target 值与真实label之间的误差,最小化以优化网络.Loss 值由 forward-pass 计算得到,并在 backward-pass 计算关于 loss 的梯度值.Caffe 主要提供了以下 Loss 层:1.SVM 的目标函数也层用过.比如,二分类情况时,image.pngmessage HingeLossParameter { enum Norm { L1 = 1; L2 = 2; } Specifythe Norm to use L1 or L2 optional Norm norm = 1 ;}5.1 Forward 参数输入参数:image.png5.2 prototxt 定义# L1 NormlayerLoss层 - HingelossLayer - caffe Namespace Reference - 机器学习中的损失函数 (着重比较:hinge loss vs softmax loss)
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  • 【AI初识境】深度学习中常用的损失函数有哪些?

    3 回归任务损失在回归任务中,回归的结果是一些整数或者实数,并没有先验的概率密度分布,常使用的loss是L1 loss和L2 loss。3.1、L1 lossMean absolute loss(MAE)也被称为L1 Loss,是以绝对误差作为距离:?由于L1 loss具有稀疏性,为了惩罚较大的值,因此常常将其作为正则项添加到其他loss中作为约束。L1 loss的最大问题是梯度在零点不平滑,导致会跳过极小值。3.3、L1 loss与L2 loss的改进原始的L1 loss和L2 loss都有缺陷,比如L1 loss的最大问题是梯度不平滑,而L2 loss的最大问题是容易梯度爆炸,所以研究者们对其提出了很多的改进在faster rcnn框架中,使用了smooth L1 loss来综合L1与L2 loss的优点,定义如下:?在x比较小时,上式等价于L2 loss,保持平滑。
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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

    最广泛采用的回归损失函数是 Smooth L1 Loss;但最近也出现了更多的回归损失函数,例如,Bounded IoU Loss,IoU Loss,GIoU Loss,Balanced L1 Loss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。
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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

    最广泛采用的回归损失函数是 Smooth L1 Loss;但最近也出现了更多的回归损失函数,例如,Bounded IoU Loss,IoU Loss,GIoU Loss,Balanced L1 Loss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。
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  • Pytorch - Cross Entropy Loss

    True, ignore_index=-100, reduce=True)image.pngimage.png 例示: # 1D import torch import torch.nn as nn loss(2, 3, requires_grad=True) # target, N target = torch.empty(2, dtype=torch.long).random_(3)output = loss输入 input 不一定是 2D Tensor, 因为其计算是逐元素进行的. ℓ(x,y)=L={l1,...,lN}Tℓ(x,y)=L={l1,...size_average=True, reduce=True)image.pngimage.png 例示:import torch import torch.nn as nn sig = nn.Sigmoid()loss= nn.BCELoss()input = torch.randn(3, requires_grad=True)target = torch.empty(3).random_(2)output = loss
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  • Pytorch - Cross Entropy Loss

    size_average=True, ignore_index=-100, reduce=True)作用 针对单目标分类问题, 结合了 nn.LogSoftmax() 和 nn.NLLLoss() 来计算 loss(2, 3, requires_grad=True) # target, N target = torch.empty(2, dtype=torch.long).random_(3)output = losssize_average=True, reduce=True)image.pngimage.png 例示:import torch import torch.nn as nn sig = nn.Sigmoid()loss= nn.BCELoss()input = torch.randn(3, requires_grad=True)target = torch.empty(3).random_(2)output = loss数值计算稳定性更好( log-sum-exp trick), 相比与 Sigmoid + BCELoss. ℓ(x,y)=L={l1,...,lN}Tℓ(x,y)=L={l1,...
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  • AAAI 2019 | 把Cross Entropy梯度分布拉「平」,就能轻松超越Focal Loss

    而梯度密度的倒数就是样本计算 loss 后要乘的权值:?这里乘样本数量 N,是为了保证均匀分布或只划分一个单位区域时,该权值为 1,即 loss 不变。由于这个损失函数是为分类设计的,所以记为 GHM-C Loss。下面我们通过与传统交叉熵算是函数以及 Focal Loss 的比较,来进一步解释 GHM 的作用:?左图为样本梯度模长的分布。需要指出的是,由于常用的 Smooth L1 Loss 是个分段函数,在 L1 的这部分倒数的模长恒定为 1,也就是偏差超过临界值的样本都会落到 g=1 这一点上,没有难度的区分,这样的统计并不合理。实验结果在 COCO 的 minival 集上,GHM-C Loss 与标准 Cross Entropy Loss,使用 OHEM 采样下 Cross Entropy,以及 Focal Loss 的比较如下GHM-R 与 Smooth L1 Loss 以及 ASL1 Loss 的 baseline 比较如下:?
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  • GAN的发展系列四(Pix2Pix、CycleGAN)

    文中增加了一个L1 Loss一起优化目标函数??使用传统的L1 loss来让生成的图片跟训练的图片尽量相似,用GAN来构建高频部分的细节。2、网络框架CycleGAN的两个GAN共享两个生成器G和F,但判别器是独立的两个Dx和Dy,一个单向GAN包含两个loss,CycleGAN包含四个loss。与Y到X的映射,两个判别器Dx和Dy分别对转换后的图片进行判别,生成器采用ResBlock结构,判别器采用pix2pix的PatchGAN结构,大小为70x70, cycle-consistency loss损失函数是三个loss的和:?前面两个是CycleGAN中两个GAN的loss,第三个是重建的L1 loss,?
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  • GPU 云服务器

    腾讯GPU 云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景……
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