L1 loss 公式及参数解释
时间: 2023-12-06 17:03:19 浏览: 25
L1 loss,也被称为绝对值误差(MAE,Mean Absolute Error),是一种常用的回归损失函数。它的计算公式如下:
$L_{1}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_{i}-\hat{y_{i}}|$
其中,$n$ 表示样本数量,$y_i$ 表示第 $i$ 个样本的真实值,$\hat{y_i}$ 表示第 $i$ 个样本的预测值。
$L1 loss$ 的参数解释如下:
- $n$:表示样本数量
- $y_i$:表示第 $i$ 个样本的真实值
- $\hat{y_i}$:表示第 $i$ 个样本的预测值
$L1 loss$ 的含义是预测值与真实值之差的绝对值的平均值。与 $L2 loss$ 相比,$L1 loss$ 更加关注预测值与真实值之间的绝对差异,因此对于异常值更加敏感。当我们需要一个不太敏感于异常值的损失函数时,可以考虑使用 $L2 loss$。
相关问题
focal l1 loss公式推导
Focal L1 Loss 是 Focal Loss 的一种变体,它主要用于解决样本类别不平衡的问题。相比于传统的平均 L1 Loss,Focal L1 Loss 能够更加关注难以分类的样本,从而提高模型的分类性能。
首先,我们回顾一下传统的平均 L1 Loss,其公式如下:
$$L_{L1} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}|y_i - \hat{y_i}|$$
其中,$y_i$ 表示真实的标签,$\hat{y_i}$ 表示模型的预测值,$N$ 表示样本数量。
接下来,我们来推导 Focal L1 Loss 的公式。Focal L1 Loss 的主要思想是,对于容易分类的样本,我们降低它们的权重,而对于难以分类的样本,我们增加它们的权重。这样可以让模型更加关注难以分类的样本,从而提高模型的分类性能。
Focal L1 Loss 的公式如下:
$$L_{FL1} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}w_i|y_i - \hat{y_i}|$$
其中,$w_i$ 表示样本 $i$ 的权重。为了让模型更加关注难以分类的样本,我们可以使用 Focal Loss 中的类别权重公式:
$$w_i = (1 - \hat{y_i})^\gamma$$
其中,$\gamma$ 表示一个可调参数,通常取值为 2。
将类别权重代入 Focal L1 Loss 的公式中,可以得到最终的 Focal L1 Loss 公式:
$$L_{FL1} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(1 - \hat{y_i})^\gamma|y_i - \hat{y_i}|$$
这就是 Focal L1 Loss 的公式推导过程。
focal l1 eiou loss 公式推导
Focal L1 EIOU loss是一种目标检测中常用的损失函数,它结合了Focal Loss和L1 EIOU Loss的优点。下面是Focal L1 EIOU loss的公式推导过程:
假设有一张图像,它包含N个目标,对于第i个目标,它的位置坐标为(Xi, Yi, Wi, Hi),其中Xi和Yi分别是目标中心点在图像中的横纵坐标,Wi和Hi分别是目标的宽度和高度。同时,我们还有一个预测框,它的位置坐标为(Px, Py, Pw, Ph),其中Px和Py分别是预测框中心点在图像中的横纵坐标,Pw和Ph分别是预测框的宽度和高度。
Focal L1 EIOU loss由两部分组成:位置损失和置信度损失。位置损失用L1 EIOU loss计算,置信度损失用Focal Loss计算。下面分别推导这两部分的公式。
1. 位置损失
L1 EIOU loss是一种比较新的损失函数,它在计算位置误差时考虑了目标框的长宽比和重叠度等因素,能够更准确地衡量位置误差。L1 EIOU loss的公式为:
L1 EIOU loss = L1 loss + λ * EIOU loss
其中,L1 loss表示目标框坐标的L1误差,EIOU loss表示目标框的长宽比和重叠度误差,λ是一个调节参数,用于平衡两个误差的贡献。
对于第i个目标和预测框,它们之间的位置损失为:
L1 EIOU lossi = L1 lossi + λ * EIOU lossi
其中:
L1 lossi = |Xi - Px| + |Yi - Py| + |log(Wi) - log(Pw)| + |log(Hi) - log(Ph)|
EIOU lossi = 1 - IOUi - Ei - Oi - Ui
IOU表示目标框和预测框之间的重叠度,E表示预测框的长宽比误差,O表示目标框的长宽比误差,U表示长宽比误差的平均值。
2. 置信度损失
Focal Loss是一种改进的交叉熵损失函数,它能够有效地解决类别不平衡问题。Focal Loss的公式为:
FL(pt) = -α(1 - pt)γ * log(pt)
其中,pt是预测框属于目标类别的概率,α是正负样本的权重系数,γ是一个调节参数,用于控制难易样本的权重。
对于第i个目标和预测框,它们之间的置信度损失为:
FLi = -αi(1 - pi)γi * log(pi)
其中:
pi = sigmoid(scorei)
scorei是预测框属于目标类别的得分,αi是正负样本的权重系数,γi是一个调节参数,用于控制难易样本的权重。
综合上述两部分,Focal L1 EIOU loss的公式为:
Focal L1 EIOU loss = 1/N * Σ(L1 EIOU lossi * FLi)
其中,Σ表示对所有目标求和,N表示目标数量。