# PyTorch 中 MSELoss 和 L1Loss 的对比
在深度学习中，损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。最常见的损失函数包括均方误差损失（Mean Squared Error Loss, MSELoss）和平均绝对误差损失（L1 Loss）。本文将带领你探索如何在 PyTorch 中比较这两种损失函数。
## 流程概述
在进行对比之前，我们需要规划一下流程。以下是实现对
torch.sparse是一个专门处理稀疏张量的模块。通常，张量会按一定的顺序连续地进行存取。但是，对于一个存在很多空值的稀疏张量来说，顺序存储的效率显得较为低下。因此，pytorch推出了稀疏张量的处理模块。在这里，有意义的值被称为specified elements，而无意义的值（空值，通常为0，但是也可以是其他值）则被称为fill value。只有足够稀疏的张量使用这种方式进行存储才能获
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2023-09-06 16:31:19
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文章目录损失函数的定义神经网络的学习为何要设定损失函数？常见的损失函数1. 0-1损失函数(zero-one loss)2. 对数损失函数3. 平方损失函数MSE(均值平方差）4. Hinge 损失函数5. 交叉熵损失函数 (Cross-entropy loss function) 损失函数的定义损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。损失
衡量预测值与真实值的偏差程度的最常见的loss： 误差的L1范数和L2范数 因为L1范数在误差接近0的时候不平滑，所以比较少用到这个范数 L2范数的缺点是当存在离群点（outliers)的时候，这些点会占loss的主要组成部分。比如说真实值为1，预测10次，有一次预测值为1000，其余次的预测值为1
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2018-08-23 21:39:00
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损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：其中，前面的均值函数表示的是经验风险函数，L代表的是损失函数，后面的$\Phi$是
1. 基础介绍简单版SSD网络中的SmoothL1LossLayer层借鉴于Fast R-CNN，用于计算smooth L1损失，其中的光滑L1函数如下：其导函数为：之所以称为光滑L1函数，是因为此函数处处可导，而原L1函数在x=0处是不可导的。smooth L1损失为：其中：
y
原创
2022-02-07 16:25:59
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简单版SSD网络中的SmoothL1LossLayer层借鉴于Fast R-CNN，用于计算smooth L1损失，其中的光滑L1函数如下：其导函数为：之所以称为光滑L1函数，是因为此函数处处可导，而原L1函数在x=0处是不可导的。smooth L1损失为：其中：yi=[yi1,yi2,....,yik]Ty_i = [y_{i1},y_{i2},....,y_{ik}]^Tyi=[yi1,yi2,....,yik]T为标签向量;y^i\hat{y}_iy^i为预测向量。带si
原创
2021-06-18 14:10:50
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RPN的目标函数是分类和回归损
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2022-08-30 10:28:00
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L1Lossnn.L1Loss 也称为平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）。它计算预测值与真实值之间的差异（即误差），然后取绝对值并求和，最后除以样本数量得到平均误差。具体来说，对于一批大小为 的样本，nn.L1Loss 的计算公式如下：其中， 为模型的预测输出，nn.L1Loss 通常用于回归问题中，例如预测房价、预测人的年龄等。它的优点是可以对异常值不敏感，即单个异
Focal Loss for Dense Object Detection论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.02002 代码链接：集成到Detectron中，github上有大量三方实现 这周补了一下经典的focal loss，也就是RetinaNet，很多人应该也比较熟悉这篇文章了。Focal Loss是何恺明团队在2017年推出的作品，属于single stage
详解Smooth L1 Loss函数的计算方式在深度学习中，Smooth L1 Loss函数是一种用于回归任务的损失函数。它在一定程度上克服了均方误差（MSE）损失函数的局限性，特别适用于处理离群值。简介Smooth L1 Loss函数是Huber Loss的一种近似形式。它通过引入平滑因子，使损失函数在离群值附近呈现鲁棒性。相比于MSE损失函数，它在离群值附近不敏感。计算方式Smooth L1
前言机器学习基本知识——卷积网络基础补充 参考内容来自b站up主：https://space.bilibili.com/18161609一、误差计算以三层神经网络为例 经过Softmax输出，所有输出节点概率之和为1交叉熵损失（Cross Entropy Loss）针对多分类问题（Softmax输出，所有输出和概率为1）针对二分类问题（Sigmoid输出，每个输出节点互不相干） 其中,为真实标签值
自TensorFlow官方发布其2.0版本新性能以来，不少人可能对此会有些许困惑。因此这一篇概述性的文章，通过实现深度强化学习算法来具体的展示了TensorFlow 2.0的特性。正所谓实践出真知。TensorFlow 2.0的特性公布已经有一段时间了，但很多人对此应当还是一头雾水。在本教程中，作者通过深度强化学习(DRL)来展示即将到来的TensorFlow 2.0的特性，具
文章目录1 引言2 L1 Loss3 L2 Loss4 Smooth L1 Loss5 曲线对比分析6 参考链接 1 引言目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。Bounding Box Regression Loss Function的演进路线是： Smooth L1 Loss --> IoU
文章目录nn.L1Lossnn.SmoothL1Lossnn.MSELossnn.CrossEntropyLossnn.NLLLoss损失函数，是编译一个神经网络模型必须的两个参数之一，另一个是优化器。损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，常见的有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。nn.L1LossL1Loss 计算方法比较简单，原理就是取预测值和真实值的绝对误差的平均数。计算公式如下nn.SmoothL1Lossnn.SmoothL1Loss：计算分俩方面，当误
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2021-06-18 14:10:12
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文章目录nn.L1Lossnn.SmoothL1Lossnn.MSELossnn.CrossEntropyLossnn.NLLLoss损失函数，是编译一个神经网络模型必须的两个参数之一，另一个是优化器。损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，常见的有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。
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2022-02-11 10:27:29
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欧式距离：l2范数：l2正则化：l2-loss(也叫平方损失函数)： 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。
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2018-08-24 18:18:00
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l2_loss()这个函数的作用是利用L2范数来计算张量的误差值，但是没有开发并且只取L2范数的值的一半 函数： tf.nn.l2_loss( t, name=None ) 参数： t：一个张量(tensor)，类型可以为：half, bfloat16, float32, float64 name：
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2020-03-23 14:29:00
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前言今天是第二部分Loss函数二、Loss函数损失函数（Loss Function）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差。 代价函数（Cost Function）：是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是所有损失函数值的平均。 目标函数（Object Function）：是指最终需要优化的函数，一般来说是经验风险+结构风险，也就是（代价函数+正则化项）。1. 常用的损失函
· L1、L2、smooth L1：smooth L1 loss的优势： 当预测框与ground truth差别过大时，梯度不至于过大； 当预测框与ground truth差别很小时，梯度值可足够小；· foca
