smooth L1相比L1和L2，为什么好？
目录 前言 smooth L1 loss从两个方面限制梯度 前言 Fast R-CNN中的bounding boxes回归使用的便是smooth L1 loss. 主要原因是，smooth L1具有更强的鲁棒性，为什么呢？ smooth L1 loss从两个方面限制梯度 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 ground truth 差别很小时，梯度值足
相关文章
- 1. L1,L2,smooth L1
- 2. L1, L2以及smooth L1 loss
- 3. 总结smooth L1为什么好！
- 4. 损失函数 l1, l2, smooth l1
- 5. L1 loss, L2 loss以及Smooth L1 Loss的对比
- 6. smooth l1
- 7. L1、L2正则VS L1、L2 loss
- 8. 为什么L1稀疏，L2平滑？
- 9. 为什么L1稀疏L2平滑？
- 10. L1和L2
- 更多相关文章...
- • 为什么使用 XML Schemas? - XML Schema 教程
- • 为什么使用 Web Services? - Web Services 教程
- • NewSQL-TiDB相关
- • IntelliJ IDEA 代码格式化配置和快捷键
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章