回归损失函数：L1，L2，Huber，Log-Cosh，Quantile Loss

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回归损失函数2 ： HUber loss,Log Cosh Loss,以及 Quantile Loss

均方误差(Mean Square Error,MSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE) 是回归中最常用的两个损失函数,但是其各有优缺点.为了避免MAE和MSE各自的优缺点,在Faster R-CNN和SSD中使用\(\text{Smooth} L_1\)损失函数,当误差在\([-1,1]\) 之间时,\(\text{Smooth} L_1\)损失函数近似于MSE,能够快速的收敛:在其他的区间则近似于MAE,其导数为\(\pm1\),不会对离群值敏感. 本文再介绍几…

回归损失函数：L1，L2，Huber，Log-Cosh，Quantile Loss

回归损失函数:L1,L2,Huber,Log-Cosh,Quantile Loss 2019-06-04 20:09:34 clover_my 阅读数 430更多分类专栏: 阅读笔记版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/clover_my/article/details/90777964 回归损失函数:L1,L2,Huber,Log-Cosh,Quantile Loss…

目标检测——Faster R_CNN使用smooth L1作为bbox的回归损失函数原因

前情提要—— 网上关于目标检测框架——faster r_cnn有太多太好的博文,这是我在组会讲述faster r_cnn这一框架时被人问到的一个点,当时没答上来,于是会下好好百度和搜索一下研究了一下这个问题. 先看faster r_cnn的对bounding_box的回归损失函数: 百度百科的解释是:对于边框的预测是一个回归问题.通常可以选择平方损失函数(L2损失):f(x)=x^2.但这个损失对于比较大的误差的惩罚很高.我们可以采用稍微缓和一点绝对损失函数(L1损失):f(x)=|x|,它是随…

[Scikit-learn] 1.1 Generalized Linear Models - from Linear Regression to L1&L2

Introduction 一.Scikit-learning 广义线性模型 From: http://sklearn.lzjqsdd.com/modules/linear_model.html#ordinary-least-squares # 需要明白以下全部内容,花些时间. 只涉及上述常见的.个人相关的算法. Ref: https://www.youtube.com/watch?v=ipb2MhSRGdw 二.方法进化简史 1.1 松弛求解到最小二乘基本上都是解不存在的超定方程组.因此,…

正则化 L1 L2

机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项,常用的额外项一般有两种,一般英文称作ℓ1ℓ1-norm和ℓ2ℓ2-norm,中文称作L1正则化和L2正则化,或者L1范数和L2范数. L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项.所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制.对于线性回归模型,使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归,使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(岭回归).下图是Python中Lasso回归的损失函数,式中加号后面一项α||w||1α||w||1即为L1正则…

ML-线性模型泛化优化之 L1 L2 正则化

认识 L1, L2 从效果上来看, 正则化通过, 对ML的算法的任意修改, 达到减少泛化错误, 但不减少训练误差的方式的统称训练误差这个就损失函数什么的, 很好理解. 泛化错误假设我们知道预测值和真实值之前的 "误差" , 这就是泛化错误跟训练数据没关系, 就是在用模型预测的时候, 给预测值 "加" 是一个项来修正模型类似于给模型的预测值, 加上了一个 "修正项" 损失函数 = Loss + 正则化项举个线性回归的栗子…

机器学习中L1,L2正则化项

搞过机器学习的同学都知道,L1正则就是绝对值的方式,而L2正则是平方和的形式.L1能产生稀疏的特征,这对大规模的机器学习灰常灰常重要.但是L1的求解过程,实在是太过蛋疼.所以即使L1能产生稀疏特征,不到万不得已,我们也还是宁可用L2正则,因为L2正则计算起来方便得多... 正则化项不应该以正则化的表面意思去理解,应该翻译为规则化才对! 一般回归分析中回归ww表示特征的系数,从上式可以看到正则化项是对系数做了处理(限制).L1正则化和L2正则化的说明如下: L1正则化是指权值向量ww中各个元素的绝…