smooth L1 loss个人理解

时间 2020-12-24

标签 smooth L1 繁體版

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最近在整理目标检测损失函数，特将Fast R-CNN损失函数记录如下： smooth L1 损失函数图像如下所示： L1损失的缺点就是有折点，不光滑，导致不稳定。 L2 loss的导数（梯度）中包含预测值与目标值的差值，当预测值和目标值相差很大，L2就会梯度爆炸。说明L2对异常点更敏感。L1 对噪声更加鲁棒。当差值太大时, loss在|x|>1的部分采用了 l1 loss，避免梯度

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