L1Loss

神经网络——常见的回归损失函数

L1Loss、L2Loss和SmoothL1Loss三个损失函数的图像公式如上，分别对其求导：公式中的x都是boundingbox四个坐标点与groundtruth四个坐标点的差值，四个点分别
不说话装高手H·2022-12-13 09:20

为什么Faster-rcnn、SSD中使用Smooth L1 Loss 而不用Smooth L2 Loss

知乎上的一篇文章说的很详细：https://www.zhihu.com/question/58200555这个必须看：目标检测回归损失函数简介：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoULoss首先看L1loss
ytusdc·2022-12-11 00:14

PyTorch 笔记（17）— torch.nn 包中常用的损失函数（MSELoss 均方误差、L1Loss 平均绝对误差、CrossEntropyLoss 交叉熵误差）

1.torch.nn.MSELosstorch.nn.MSELoss类使用均方误差函数对损失值进行计算，在定义类的对象时不用传入任何参数，但在使用实例时需要输入两个维度一样的参数方可进行计算。示例如下：importtorchastloss_f=t.nn.MSELoss()x=t.randn(100,100)y=t.randn(100,100)loss=loss_f(x,y)print(loss)以
wohu1104·2022-12-09 11:58

损失函数统计

L1Loss最常看到的MAE也是指L1Loss损失函数。它是把目标值与模型输出（估计值）做绝对值得到的误差。由于神经网络通常是解决复杂问题，所以很少使用。
三的五次方·2022-12-08 21:54

深度学习中常见的损失函数（L1Loss、L2loss）

L1_loss平均绝对误差（L1Loss）:平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）是指模型预测值f(x)和真实值y之间距离的平均值，公式如下：优点：无论对于什么样的输入值，都有着稳定的梯度
脑袋里都是水·2022-12-08 21:16

目标检测回归损失函数——L1、L2、smooth L1

一、L1Loss1.函数特性L1Loss也称为平均绝对值误差（MAE），是指模型预测值f(x)和真实值y之间绝对差值的平均值，公式如下：其中和分别表示第个样本的预测值及相应真实值，为样本的个数。
思绪零乱成海·2022-12-08 21:15

pytorch学习笔记：进阶训练（一）损失函数、动态调整学习率

一、自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss…但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，比如
阿瓦达啃大瓜~·2022-12-03 02:44

【Pytorch学习笔记】记录L1Loss实现附源码

文章目录前言一、实现步骤1.引入库2.读生成网络输出以及目标输出3.设置三种不同参数的L1Loss总结前言本章节简单介绍实现L1Loss的方法及源码，仅供学习参考！
秋天的波·2022-11-30 17:54

Pytorch 05-进阶训练技巧

5.1自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss…但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，
Gocara·2022-11-30 14:08

Pytorch 之torch.nn进阶第2关：损失函数

torch.Tensor([1.1,2.2,2.93,3.8]))target=Variable(torch.Tensor([1,2,3,4]))#/**********Begin*********/#创建名为loss的L1Loss
OnlyForBetter·2022-11-29 09:02

深度学习中常见的损失函数

目录一、损失函数的定义二、常见的回归损失函数1、L1LOSS(MAE平均绝对误差）2.L2LOSS（MSE均方差误差）3.SmoothL1LOSS4.IOULOSS及其各种变种三、常见的分类损失函数1.
CVplayer111·2022-11-27 14:57

python画损失函数图_Pytorch十九种损失函数的使用详解

损失函数通过torch.nn包实现，1基本用法criterion=LossCriterion()#构造函数有自己的参数loss=criterion(x,y)#调用标准时也有参数2损失函数2-1L1范数损失L1Loss
weixin_39947812·2022-11-24 13:38

Ptroch训练技巧精简版

Pytorch训练技巧1.自定义损失函数pytorch在torch.nn模块里提供了很多损失函数，如MSELoss，L1Loss等，但同时也可以自定义损失函数：两种定义损失函数方法：以函数方式直接定义一个函数即可
qq_44138217·2022-11-24 09:39

PyTorch学习笔记（6）损失函数与优化器

文章目录损失函数L1LOSSMSELOSSCROSSENTROPYLOSS优化器损失函数L1LOSS每一个样本经过模型后会得到一个预测值，然后得到的预测值和真实值的差值就成为损失。
游星凌·2022-11-23 08:21

P23-24：损失函数与反向传播+优化器（Pytorch小土堆学习笔记）

损失函数的作用：1.计算实际输出与目标输出之间的差距2.为我们更新数据输出提供一定依据（反向传播），grand我们先简单了解两个损失函数：L1Loss：参数除了最后一个前面的都已经弃用了这里有例子：运行结果如下如果
ni哥跑的快·2022-11-23 08:47

【pytorch笔记】第九篇 损失函数与反向传播

2.L1loss损失函数①L1loss数学公式如下图所示，例子如下下图所示。
青鸠·2022-11-23 08:17

目标检测中常见的loss函数

常见的回归损失函数SmoothL1Loss->IoULoss（2016）->GIoULoss（2019）->DIoULoss（2020）->CIoULoss（2020）L1/L2Loss缺点：1、L1Loss
李昂的·2022-11-21 19:42

pytorch中的loss函数（3）：L1Loss

1、L1Loss原理L1Loss计算预测值和真实值的meanabsoluteerror(MAE，平均绝对值误差)。
不平凡的猪zZ·2022-11-19 15:12

L1Loss函数的使用————PyTorch

【小土堆】的P23讲讲述了L1Loss函数的使用。
running snail szj·2022-11-19 15:41

一文理清L1 loss、L2 loss、smooth L1 loss原理与区别

文章目录L1lossL2lossSmoothL1loss三者区别常见问题解释一、L1loss、L1正则、L1范数有何区别？二、L1正则为何会引起特征稀疏？
风中一匹狼v·2022-11-19 15:39

loss函数之L1Loss，MSELoss，SmoothL1Loss, HuberLoss

L1Loss平均绝对误差（MAE），用于回归模型对于包含NNN个样本的batch数据D(x,y)D(x,y)D(x,y)，xxx为神经网络的输出，yyy是真实的得分，xxx与yyy同维度。
旺旺棒棒冰·2022-11-19 14:52

mmsegmentation 添加L1Loss

mmseg/models/losses/模块中添加L1Loss定义：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfrom..builderimportLOSSES
lh_lyh·2022-11-19 14:39

Chapter5 深度学习基础

文章目录1、激活函数1.1、sigmoid函数1.2、tanh函数1.3、ReLU函数1.4、softmax函数2、损失函数2.1、平均绝对误差损失函数(L1Loss)2.2、均方误差损失函数(MSELoss
CityD·2022-11-15 09:00

Pytorch深度学习快速入门教程 -- 土堆教程笔记（二）

最大池化层简单使用作用神经网络-非线性激活ReLUSigmoid神经网络-线性层简单介绍VGG16网络中的线性层实现简单介绍注意搭建网络模型和Sequential使用CIFAR10网络模型Sequential类损失函数和反向传播L1Loss
L-FHy·2022-10-28 15:33

我在B站读大学-【小土堆】PyTorch深度学习快速入门教程学习笔记(二)

22.搭建网络模型和Sequential使用CIFAR10网络模型Sequential可视化23.损失函数与反向传播L1Loss和MSELoss交叉熵网络中损失函数的计算和反向传播24.优化器25.现有模型网络的使用与更改
学起来学起来·2022-10-28 15:29

Pytorch Feature loss与Perceptual Loss的实现

sowmyay/medium/blob/master/CV-LossFunctions.ipynb首先回顾下特征损失(Featureloss)或者感知损失(PerceptualLoss)的初衷：许多损失函数，如L1loss
xiongxyowo·2022-09-30 07:15

PyTorch进阶训练技巧

自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss…但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，比如DiceLoss
uncle_ll·2022-09-21 10:23

PyTorch进阶训练技巧

一，Pytorch进阶训练技巧1.1自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块提供了常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss…。
Alexa2077·2022-09-14 07:27

深度学习损失函数 分类损失回归损失

一、回归损失（RegressionLoss）L1Loss（绝对值损失函数）也称为MeanAbsoluteError，即平均绝对误差（MAE）
机器学习三贱客·2022-08-22 07:06

RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an...

报错代码段：loss_qf=L1loss(QF,qf)loss_img=L1loss(img_E,img_H_tensor)loss_train=loss_img+0.1*loss_qfprint(loss_train
Kyogre9·2022-07-13 07:52

目标检测中目标框回归损失函数（IoU, GIoU, DIoU, CIoU）总结

SmoothL1Loss相比L1和L2的优势可以参考损失函数：L1loss,L2loss,smoothL1loss。总结其优势就是：smoothL1和L1-loss函数的
kuweicai·2022-07-12 07:27

跟李沐学深度学习-softmax回归

softmax回归分类和回归的区别无校验比例校验比例交叉熵常见损失函数均方误差L2loss绝对值损失L1loss鲁棒损失图像分类数据集分类和回归的区别回归：估计一个连续值分类：分类预测一个离散类别无校验比例在分类时不关心分类的值
CUG-吴彦祖·2022-07-10 13:57

深入浅出Pytorch Task02

6.1自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss…但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，
ZZE15832206526·2022-07-05 07:59

(三)pytorch中损失函数

损失函数可以分为三类：回归损失函数、分类损失函数和排序损失函数1、L1loss计算实际值和预测值之间的绝对值之和的平均值。y表示标签，pred表示预测值。
li三河·2022-06-23 02:55

Pytorch遇到的坑：为什么模型训练时，L1loss损失无法下降？

最近在用L1loss做一个回归模型的训练，发现模型训练过程中loss及其不稳定，且训练效果很差，终于找到原因了！
一个菜鸟的奋斗·2022-06-21 22:41

MMDetection系列之（自定义模型）

loss:头部用于计算损耗的组件，如FocalLoss,L1Loss,GHMLoss。backb
qq_41627642·2022-05-15 07:19

C6 Torch进阶训练技巧

6.1自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss…但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，
爱写代码的ALex·2022-03-21 07:27

mmdetection model

loss：用于计算损失的head组件，例如FocalLoss、L1Loss和GHMLoss。
liuqiangaliuv·2022-03-18 05:30

Smooth L1 Loss

L1Loss优点：梯度值稳定，使得训练平稳；不易受离群点（
西北小生_·2021-12-01 10:37

【必知必会】2021最详细深度学习损失函数盘点【一】L1Loss、L2Loss、Smooth L1 Loss

文章目录0前言：1定义2特点3常见的经典误差函数3.1平均绝对误差MAE(L1Loss)公式：图像：优点缺点应用场景：Ｐytorch示例：3.2均方误差MSE（L2Loss）公式：图像：优点缺点应用场景
菜鸡AI工作室·2021-05-03 08:56

回归问题常用损失函数L1Loss、L2Loss、SmoothL1Loss

L1范数误差(L1loss)代表：MAE(MeanAbsoluteError,均绝对误差)。即估计值f(x)f(x)f(x)与真实值yyy之间距离的均值。
什么都不太行的syq·2021-04-16 22:39

pytorch中的gather函数_PyTorch中的损失函数--L1Loss /L2Loss/SmoothL1Loss

L1Loss也就是L1Loss了，它有几个别称：L1范数损失最小绝对值偏差（LAD）最小绝对值误差（LAE）最常看到的MAE也是指L1Loss损失函数。
灵魂机器·2021-01-07 01:04

二分类交叉熵损失函数python_最全的损失函数汇总 - statistician - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...

19种损失函数1.L1范数损失L1Loss计算output和target之差的绝对值。torch.nn.L
weixin_39788256·2020-12-22 10:41

smoothl1函数_PyTorch中的损失函数--L1Loss /L2Loss/SmoothL1Loss

L1Loss也就是L1Loss了，它有几个别称：L1范数损失最小绝对值偏差(LAD)最小绝对值误差(LAE)最常看到的MAE也是指L1Loss损失函数。
weixin_39866741·2020-12-21 16:56

机器学习中的19 种损失函数，你使用过几种？

19种损失函数1.L1范数损失L1Loss计算output和target之差的绝对值。torch.nn.L1Loss(reduction='mean')参数：r
Sim1480·2020-12-03 08:00

mseloss pytorch_PyTorch中的损失函数--L1Loss /L2Loss/SmoothL1Loss

L1Loss也就是L1Loss了，它有几个别称：L1范数损失最小绝对值偏差（LAD）最小绝对值误差（LAE）最常看到的MAE也是指L1Loss损失函数。
weixin_39875192·2020-11-21 12:24

smooth L1、L1、L2 损失函数的区别

L1loss(MAE）其中x为预测框与groudtruth之间elementwise的差异。先说下L1loss的优点：优点：L1的导数为常数。
三维视觉工作室·2020-11-13 16:50

损失函数之-----L1 loss和L2 loss和smooth L1 loss -----用于回归任务

1.L1loss：公式和求导公式：（带绝对值求导时，先去掉绝对值符号，再分情况求导）一个batch的形式：L1loss图形和求导图形如下：图的底部是预测值和label的差值。
ZJE_ANDY·2020-09-16 04:54

L1 loss 和 L2 loss 比较

1、L1loss在零点不平滑，用的较少2、SmoothL1Loss修改零点不平滑问题3、L2loss：对离群点比较敏感，如果feature是unbounded的话，需要好好调整学习率，防止出现梯度爆炸的情况
菜鸡要努力·2020-09-15 14:54

在caffe中添加新层 L1 Loss layer

1.L1Loss的计算推导与欧式距离（L2Loss）相似，L1Loss也是两个输入向量直接距离的一种度量。
isMarvellous·2020-09-15 14:15
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