回归神经网络的梯度惩罚
时间: 2023-08-03 15:08:02 浏览: 59
回归神经网络的梯度惩罚可以通过使用不同的损失函数来实现。其中,L1 Loss、L2 Loss和Smooth L1 Loss是常用的梯度惩罚方法。
L1 Loss是指使用绝对值差作为损失函数,它对异常值比较敏感。L2 Loss是指使用平方差作为损失函数,它对异常值不敏感。Smooth L1 Loss是介于L1 Loss和L2 Loss之间的一种平滑的损失函数,它在训练初期和训练后期都能保持较好的稳定性。
在训练后期,当输入值较小时,L1 Loss的梯度保持不变,可能导致模型在最优解附近振荡。而L2 Loss在训练初期,当输入值较大时,梯度过大,导致训练不稳定。Smooth L1 Loss通过调整梯度的大小,避免了这两个问题的存在。
因此,回归神经网络的梯度惩罚可以通过选择合适的损失函数来实现,其中L1 Loss、L2 Loss和Smooth L1 Loss是常用的选择。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [神经网络——常见的回归损失函数](https://blog.csdn.net/AmbitionalH/article/details/122933496)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [神经网络参数调整方法,神经网络的优化算法](https://blog.csdn.net/Supermen333/article/details/126490662)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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