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云函数(Serverless Cloud Function,SCF)是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境,帮助您在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。您只需使用平台支持的语言编写核心代码并设置代码运行的条件,即可在腾讯云基础设施上弹性、安全地运行代码。SCF 是实时文件处理和数据处理等场景下理想的计算平台。
  • 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-RCNNL1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_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,在之间实际上就是L2损失,这样解决了L1的不光滑问题,在区间外,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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  • 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-RCNNL1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,在之间实际上就是L2损失,这样解决了L1的不光滑问题,在区间外,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

    其他损失函数表现如何?下面我们将简单介绍常用的图像处理损失函数,并比较其在典型图像处理任务上的表现。L1、L2损失函数最容易想到的损失函数的定义,就是逐像素比较差异。取绝对值就得到了L1损失函数:?取平方则得到了L2损失函数:?和L1相比,L2因为取平方的关系,会放大较大误差和较小误差之间的差距,换句话说,L2对较大误差的惩罚力度更大,而对较小误差更为容忍。不管是L1损失函数,还是L2损失函数,都有两大缺陷:假定噪声的影响和图像的局部特性是独立的。然而,人类的视觉系统对噪声的感知受局部照度、对比、结构的影响。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。由于未考虑到主观感知,很多场景下,基于SSIM或MS-SSIM的损失函数能取得比L1、L2更好的效果。结合MS-SSIM和L1通常会有奇效。
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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)。CrossEntropy-loss 交叉熵 损失函数损失函数定义如下交叉熵损失函数从 logistic回归讲起logistic回归实际上是在做二分类,也即0,1分类它的函数形式为:这个函数其实就是 sigmoid:pytorch.orgdocs0.4.1nn.html#bceloss如果我们希望处理多分类问题,那么h(x)换成 softmax函数就ok, softmax函数为:可参考pytorch 交叉熵损失函数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。其余位置使用 f(x)=|x|使它增长缓慢它被称之为平滑L1损失函数。它通过一个参数sigma来控制平滑的区域。 图源 https:zhuanlan.zhihu.comp48426076
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  • 云函数

    测试及启动云函数,事件处理相关问题,词汇表,更新函数配置,更新函数代码,获取函数列表,获取函数运行日志,获取函数详细信息,删除函数,创建函数,删除触发器,设置函数触发方式,使用 SCF 实现日志分析写数据库,测试云函数,应用场景,相关产品,相关概念,示例说明,函数部署,前后台对接,示例说明,函数部署,函数测试,错误码,示例说明,函数部署,函数测试,使用版本,查看版本,腾讯相册,触发器事件消息结构汇总,使用方法创建 Thumbnail 函数并测试,最佳实践概述,API 文档,创建函数,获取函数列表,获取函数详细信息,获取函数运行日志,运行函数,设置函数触发器,删除函数,Node.js 说明,CMQ Topic测试及启动云函数,常见问题,事件处理相关问题,词汇表,更新函数配置,更新函数代码,获取函数列表,获取函数运行日志,获取函数详细信息,删除函数,创建函数,触发器相关接口,删除触发器,设置函数触发方式,操作指南Express 框架,Web 函数管理,函数概述,创建及测试函数,启动文件说明,触发器管理,Web 函数相关问题,使用云函数为 TRTC 提供单流录制,ASW 工作流,编排云函数,应用场景,PHP,开发方法
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  • 损失函数

    对于回归模型,通常使用的内置损失函数是均方损失函数nn.MSELoss 。如果有需要,也可以自定义损失函数,自定义损失函数需要接收两个张量y_pred,y_true作为输入参数,并输出一个标量作为损失函数值。nn.MSELoss(均方误差损失,也叫做L2损失,用于回归)nn.L1Loss (L1损失,也叫做绝对值误差损失,用于回归)nn.SmoothL1Loss (平滑L1损失,当输入在-1到1之间时,平滑为自定义损失函数接收两个张量y_pred,y_true作为输入参数,并输出一个标量作为损失函数值。一定程度上,L1也可以防止过拟合。下面以一个二分类问题为例,演示给模型的目标函数添加自定义L1和L2正则化项的方法。这个范例同时演示了上一个部分的FocalLoss的使用。
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  • 可视化深入理解损失函数与梯度下降 | 技术头条

    作者 | Hugegene译者 | 刘畅责编 | Rachel出品 | AI科技大本营(id:rgznai100)【导语】本文对梯度函数和损失函数间的关系进行了介绍,并通过可视化方式进行了详细展示。另外,作者对三种常见的损失函数和两种常用的激活函数也进行了介绍和可视化。 你需要掌握关于神经网络训练的基础知识。本文尝试通过可视化方法,对损失函数、梯度下降和反向传播之间的关系进行介绍。?下图展示了一个更长且更贴近实际的计算过程,在该计算过程中,需要使用sigmoid激活函数对权重进行处理。为了更新权重w1,相对于w1的损失函数的导数可以以如下的方式得到:?损失函数对权重的求导过程从上面阐释的步骤可以看出,神经网络中的权重由损失函数的导数而不是损失函数本身来进行更新或反向传播。因此,损失函数本身对反向传播并没有影响。下面对各类损失函数进行了展示:?L1损失函数MAE(L1损失)的导数是值为1或负1的常数,这可能不是理想的区分w与目标值之间距离的方式。?交叉熵损失函数交叉熵损失函数中w的范围是0和1之间。当w接近1时,交叉熵减少到0。
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  • 换个角度看GAN:另一种损失函数

    为了获得更好的函数逼近能力,神经网络首先需要知道其当前性能有多差。计算神经网络误差的方式被称为损失函数。目前已经有很多损失函数,对于损失函数的选择依赖于具体任务。然而,所有损失函数具有一个共同特性──它必须能以精确的数学表达式表示损失函数。L1 损失(绝对误差):用于回归任务L2 损失(平方误差):与 L1 类似,但对于异常值更加敏感交叉熵误差:通常用于分类任务Dice 损失 (IoU) :用于分割任务KL 散度:用于衡量两种分布之间的差异但是,如果采用 L2 或 L1 训练模型,模型将平均所有可能结果,生成一张十分模糊的均化图像。而在 Alpha-GAN 中,模型有 3 种损失函数:输入数据的判别器 D、用于已编码潜变量的潜码判别器 C,以及传统像素级 L1 损失函数。
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  • 损失函数清单

    qr-code.png 损失函数(Loss Function)用来估量模型的预测值 ? 与真实值 ? 的不一致程度。这里做一个简单梳理,以备忘。回归问题常见的回归问题损失函数有绝对值损失、平方损失、Huber损失。绝对值损失又叫做L1损失。??MAE一个问题是在 ? 处不可导,优化比较困难。平方损失又称为L2损失。??Huber损失相当于是L1和L2损失的一个结合。?Huber损失是对上述两者的综合,当 ?小于指定的值 ? 时,变为平方损失,大于 ? 时,则变成类似于绝对值损失。即避免了在?值得注意的是,该函数在?处连续。三种Loss随残差?的大致走势如下图。?algo-huber-loss分类问题一般来说,二分类机器学习模型输出有两个部分:线性输出?和非线性输出?。Cross Entropy LossCross Entropy Loss是非常重要的损失函数,也是应用最多的分类损失函数之一。根据label的表示方式,一般有两种常见形式。如果label表示为?
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  • 面经:L1和L2正则

    1、什么是L1正则&L2正则?L1正则即将参数的绝对值之和加入到损失函数中,以二元线性回归为例,损失函数变为: ?L2正则即将参数的平方之和加入到损失函数中,以二元线性回归为例,损失函数变为:?二者的区别的话,咱们总结主要有以下两点,最主要的还是第二点: 1、L1正则化是指在损失函数中加入权值向量w的绝对值之和,即各个元素的绝对值之和,L2正则化指在损失函数中加入权值向量w的平方和。L2正则化相当于为参数定义了一个圆形的解空间,而L1正则化相当于为参数定义了一个菱形的解空间。L1“棱角分明”的解空间显然更容易与目标函数等高线在脚点碰撞。从而产生稀疏解。3.2 函数叠加我们考虑一维的情况,横轴是参数的值,纵轴是损失函数,加入正则项之后,损失函数曲线图变化如下: ?可以看到,在加入L1正则项后,最小值在红点处,对应的w是0。加入L1正则项后,目标函数变为L(w)+C|w|,单就正则项部分求导,原点左边的值为-C,原点右边的值为C,因此,只要原目标函数的导数绝对值|L(w)|
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  • 常见的损失函数

    损失函数是用来评价模型的预测值Y^=f(X)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数。通常使用L(Y,f(x))来表示,损失函数越小,模型的性能就越好。那么总的损失函数为:(X,Y)=(xi,yi)L=∑i=1Nℓ(yi,yi^)常见的损失函数ℓ(yi,yi^)有一下几种: Zero-one Loss Zero-one Loss:即0-1损失,它是一种较为简单的损失函数因此log类型的损失函数也是一种常见的损失函数,如在LR(Logistic Regression, 逻辑回归)中使用交叉熵(Cross Entropy)作为其损失函数。即:?规定:?),那么损失函数变为: ?其中λ是正则项超参数,常用的正则方法包括:L1正则与L2正则,详细介绍参见:防止过拟合的一些方法。各损失函数图形如下:?
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  • Python的Numpy实现深度学习常用的函数

    函数sigmoid函数的梯度tanh函数tanh函数的梯度ReLU函数图像转矢量规范化行广播和softmax函数numpy矩阵的运算损失函数L1损失函数L2损失函数参考资料常用的激活函数我们常用的激活函数有sigmoid(x) print s输出的结果是:sigmoid函数的梯度为什么要计算sigmoid函数的梯度,比如当我们在使用反向传播来计算梯度,以优化损失函数。L1损失函数L1损失函数的公式如下:image.png Python代码实现:import numpy as np def L1(yhat, y): loss = np.sum(abs(y - yhat)) return loss调用该函数:if __name__ == __main__: yhat = np.array() y = np.array() print(L1 = + str(L1(yhat, y)))输入结果如下:L1 = 1.1L2损失函数L2损失函数的公式如下:image.png Python代码实现:import numpy as np def L2(yhat, y): loss
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  • 带答案面经分享-L1正则&L2正则

    1、什么是L1正则&L2正则?L1正则即将参数的绝对值之和加入到损失函数中,以二元线性回归为例,损失函数变为:?L2正则即将参数的平方之和加入到损失函数中,以二元线性回归为例,损失函数变为:?二者的区别的话,咱们总结主要有以下两点,最主要的还是第二点:1、L1正则化是指在损失函数中加入权值向量w的绝对值之和,即各个元素的绝对值之和,L2正则化指在损失函数中加入权值向量w的平方和。L2正则化相当于为参数定义了一个圆形的解空间,而L1正则化相当于为参数定义了一个菱形的解空间。L1“棱角分明”的解空间显然更容易与目标函数等高线在脚点碰撞。从而产生稀疏解。3.2 函数叠加我们考虑一维的情况,横轴是参数的值,纵轴是损失函数,加入正则项之后,损失函数曲线图变化如下:?可以看到,在加入L1正则项后,最小值在红点处,对应的w是0。加入L1正则项后,目标函数变为L(w)+C|w|,单就正则项部分求导,原点左边的值为-C,原点右边的值为C,因此,只要原目标函数的导数绝对值|L(w)|
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  • 十九种损失函数,你认识几个?

    19种损失函数 1. L1范数损失 L1Loss计算 output 和 target 之差的绝对值。在多分类任务中,经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数,因为交叉熵描述了两个概率分布的差异,然而神经网络输出的是向量,并不是概率分布的形式。所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式,再采用交叉熵损失函数计算 loss。?5 二进制交叉熵损失 BCELoss二分类任务时的交叉熵计算函数。用于测量重构的误差, 例如自动编码机.10 平滑版L1损失 SmoothL1Loss也被称为 Huber 损失函数。torch.nn.SmoothL1Loss(reduction=mean)? 其中 ?
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  • 十九种损失函数,你认识几个?

    19种损失函数 1. L1范数损失 L1Loss计算 output 和 target 之差的绝对值。在多分类任务中,经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数,因为交叉熵描述了两个概率分布的差异,然而神经网络输出的是向量,并不是概率分布的形式。所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式,再采用交叉熵损失函数计算 loss。?5 二进制交叉熵损失 BCELoss二分类任务时的交叉熵计算函数。用于测量重构的误差, 例如自动编码机.10 平滑版L1损失 SmoothL1Loss也被称为 Huber 损失函数。torch.nn.SmoothL1Loss(reduction=mean)? 其中 ?
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  • 机器学习中常用的5种回归损失函数,你都用过吗?

    “损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么?MSE损失(Y轴)-预测值(X轴)02平均绝对值误差 L1损失?平均绝对误差(MAE)是另一种用于回归模型的损失函数。MAE是目标值和预测值之差的绝对值之和。这里L1损失和L2损失只是MAE和MSE的别称。总而言之,处理异常点时,L1损失函数更稳定,但它的导数不连续,因此求解效率较低。L2损失函数对异常点更敏感,但通过令其导数为0,可以得到更稳定的封闭解。当残差大于delta,应当采用L1(对较大的异常值不那么敏感)来最小化,而残差小于超参数,则用L2来最小化。04为何要使用Huber损失?以下是使用不同损失函数拟合GBM回归器的结果。?连续损失函数:A:MSE损失函数;B:MAE损失函数;C:Huber损失函数;D:分位数损失函数。
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  • 机器学习中常用的5种回归损失函数,你都用过吗?

    “损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么?MSE损失(Y轴)-预测值(X轴)02平均绝对值误差 L1损失?平均绝对误差(MAE)是另一种用于回归模型的损失函数。MAE是目标值和预测值之差的绝对值之和。这里L1损失和L2损失只是MAE和MSE的别称。总而言之,处理异常点时,L1损失函数更稳定,但它的导数不连续,因此求解效率较低。L2损失函数对异常点更敏感,但通过令其导数为0,可以得到更稳定的封闭解。当残差大于delta,应当采用L1(对较大的异常值不那么敏感)来最小化,而残差小于超参数,则用L2来最小化。04为何要使用Huber损失?以下是使用不同损失函数拟合GBM回归器的结果。?连续损失函数:A:MSE损失函数;B:MAE损失函数;C:Huber损失函数;D:分位数损失函数。
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  • 十九种损失函数,你能认识几个?

    19种损失函数 1. L1范数损失 L1Loss计算 output 和 target 之差的绝对值。在多分类任务中,经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数,因为交叉熵描述了两个概率分布的差异,然而神经网络输出的是向量,并不是概率分布的形式。所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式,再采用交叉熵损失函数计算 loss。?5 二进制交叉熵损失 BCELoss二分类任务时的交叉熵计算函数。用于测量重构的误差, 例如自动编码机.10 平滑版L1损失 SmoothL1Loss也被称为 Huber 损失函数。torch.nn.SmoothL1Loss(reduction=mean)? 其中 ?
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  • 到底该如何选择损失函数?

    MSE损失(Y轴)与预测值(X轴)关系图2、平均绝对误差,L1损失(Mean Absolute Error, L1 Loss)平均绝对误差(MAE)是另一种用于回归模型的损失函数。损失范围也是0到∞。??MAE损失(Y轴)与预测值(X轴)关系图3、MSE vs MAE (L2损失 vs L1损失)简而言之, 使用平方误差更容易求解,但使用绝对误差对离群点更加鲁棒。另一方面,如果我们认为离群点仅仅代表数据损坏,那么我们应该选择MAE作为损失。我建议阅读下面这篇文章,其中有一项很好的研究,比较了在存在和不存在离群点的情况下使用L1损失和L2损失的回归模型的性能。请记住,L1和L2损失分别是MAE和MSE的另一个名称而已。连续损失函数:(A)MSE损失函数; (B)MAE损失函数; (C)Huber损失函数; (D)Quantile损失函数。
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