深度学习损失函数对比

深度学习中常见的损失函数有经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数衡量了预测结果与实际结果之间的差异，而结构风险损失函数在经验风险损失函数的基础上加上了正则项。其中，均方误差（MSE）是一种常用的损失函数，它具有光滑、连续和处处可导的特点，便于使用梯度下降算法进行优化。MSE的优点是随着误差的减小，梯度也在减小，有利于收敛，即使使用固定的学习速率，也能较快地收敛到最小值。不过，MSE的缺点是对离群值较为敏感。

在目标检测任务中，常用的边框回归损失函数是Smooth L1。这种损失函数在Faster R-CNN和SSD等模型中被广泛采用，它在平滑L1损失和L2损失之间取得了平衡，可以更好地处理目标检测中的边界框回归问题。