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/9221202.html

时间： 2024-11-09 06:36:56

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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

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

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数

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L0、L1与L2范数、核范数（转）

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机器学习中的范数规则化 L0、L1与L2范数核范数与规则项参数选择

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L0、L1与L2范数

监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”,也就是在规则化参数的同时最小化误差.最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据,而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据. 因为参数太多,会导致我们的模型复杂度上升,容易过拟合,也就是我们的训练误差会很小.但训练误差小并不是我们的最终目标,我们的目标是希望模型的测试误差小,也就是能准确的预测新的样本.所以,我们需要保证模型“简单”的基础上最小化训练

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