l2-loss，l2范数，l2正则化，欧式距离

欧式距离：

l2范数：

l2正则化：

l2-loss(也叫平方损失函数)：

http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Li_Mimicking_Very_Efficient_CVPR_2017_paper.pdf

总结：l2范数和欧式距离很像，都是开根号。l2正则化和l2-loss都是直接开平方。上面这篇mimic的paper，就是用的l2-loss，可以看到他写的公式就是在l2范数上开平方。也可以这么理解，对于loss，需要求梯度，如果有根号后，梯度的计算就变得复杂了。

原文地址：https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/9531355.html

时间： 2024-10-30 15:07:25

l2-loss，l2范数，l2正则化，欧式距离的相关文章

L1 loss L2 loss

https://www.letslearnai.com/2018/03/10/what-are-l1-and-l2-loss-functions.html http://rishy.github.io/ml/2015/07/28/l1-vs-l2-loss/ L1-loss L2-loss L1 loss感觉和L1范式差不多,L2 loss相较于L2范式没有开根号,或者说L2 loss就是两个值相减开平方原文地址:https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/922120

smooth l1 loss & l1 loss & l2 loss

引自:https://www.zhihu.com/question/58200555/answer/621174180 为了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,梯度值足够小. 考察如下几种损失函数,其中为预测框与 groud truth 之间 elementwise 的差异: 观察 (4),当 x 增大时 L2 损失对 x 的导数也增大.这就导致训练初期,预测值与 groud truth

[PCL]3 欧式距离分类EuclideanClusterExtraction

EuclideanClusterExtraction这个名字起的很奇怪,欧式距离聚类这个该如何理解?欧式距离只是一种距离测度的方法呀!有了一个Cluster在里面,我以为是某一种聚类算法,层次聚类?k-NN聚类?K-Means?还是模糊聚类?感觉很奇怪,看下代码吧. 找一个实例cluster_extraction.cpp的main入口函数. 找到computer函数,该方法中定义了一个pcl::EuclideanClusterExtraction<pcl::PointXYZ> ec;对象,接着

【CUDA并行编程之五】计算向量的欧式距离

本文将介绍如何用cuda来计算两个向量之间的欧式距离,其中涉及到了如果将二维矩阵传入到核函数进行计算的问题,并且介绍两个内存分配和拷贝的API:cudaMallocPitch以及cudaMemcpy2D. 一.需求分析现在我们要解决这么一个问题:计算一个D维的向量A[D]到二维矩阵B[N][D]的每一行的欧式距离,并且将每一组距离保存在一个向量dis[N]中并返回.我们还是通过串行和并行两种方式来进行实现. 二.串行实现实现方法就是用一个二重循环进行相乘,然后将结果保存.上代码: dis_c

基于欧式距离定义相似度推荐算法的评估

/* * 这段程序对于基于欧式距离定义相似度的评估 * */ package byuser; import java.io.File; import org.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException; import org.apache.mahout.cf.taste.eval.RecommenderBuilder; import org.apache.mahout.cf.taste.eval.RecommenderEvaluator; impor

各种距离欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、标准欧氏距离、马氏距离、余弦距离、汉明距离、杰拉德距离、相关距离、信息熵

1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法,我们小学.初中和高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧氏距离. 二维平面上点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: 三维空间点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离: n维空间点a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离(两个n维向量): Matlab计算欧氏距离: Matlab计算距离使用pdist函数.若X是一个m×n的矩阵,

L1 loss, L2 loss以及Smooth L1 Loss的对比

总结对比下\(L_1\) 损失函数,\(L_2\) 损失函数以及\(\text{Smooth} L_1\) 损失函数的优缺点. 均方误差MSE (\(L_2\) Loss) 均方误差(Mean Square Error,MSE)是模型预测值\(f(x)\) 与真实样本值\(y\) 之间差值平方的平均值,其公式如下 \[ MSE = \frac{\sum_{i=1}^n(f_{x_i} - y_i)^2}{n} \] 其中,\(y_i\)和\(f(x_i)\)分别表示第\(i\)个样本的真实值及其

基础概念--欧式距离

在数学中,欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”(即直线)距离.使用这个距离,欧氏空间成为度量空间.相关联的范数称为欧几里得范数.较早的文献称之为毕达哥拉斯度量. 欧几里得度量(euclidean metric)(也称欧氏距离)是一个通常采用的距离定义,指在m维空间中两个点之间的真实距离,或者向量的自然长度(即该点到原点的距离).在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离二维空间的公式其中, 为点与点之间的欧氏距离: 为点到原点的欧氏距离. 三维空间的公式 n

矩阵运算基础——余弦距离与欧式距离

1.余弦距离余弦距离,也称为余弦相似度,是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量. 向量,是多维空间中有方向的线段,如果两个向量的方向一致,即夹角接近零,那么这两个向量就相近.而要确定两个向量方向是否一致,这就要用到余弦定理计算向量的夹角. 余弦定理描述了三角形中任何一个夹角和三个边的关系.给定三角形的三条边,可以使用余弦定理求出三角形各个角的角度.假定三角形的三条边为a,b和c,对应的三个角为A,B和C,那么角A的余弦为: 如果将三角形的两边b和c看成是两个向量,