torch的SmoothL1Loss()是huber loss吗？网上说的是huber loss参数等于1的情况。
torch的SmoothL1Loss()是huber loss吗？
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- 2024-01-23 17:30牛肉胡辣汤的博客 SmoothL1Loss是一个常用的损失函数之一，在目标回归问题中，它可以在一定程度上平衡L1 Loss和L2 Loss。SmoothL1Loss是一种平滑的损失函数，它对于目标和预测之间的差异进行鲁棒的度量。SmoothL1Loss(x, y) = 0.5 * ...
- 2019-04-21 14:51球场恶汉的博客 本人在进行单目深度估计实验时，使用Huber作为损失函数，也就是通常所说SmoothL1损失： SmoothL1(x,y)={0.5(xi−yi)2if ∣xi−yi∣<1 ∣xi−yi∣−0.5otherwise Smooth_{L1}(x,y) = \begin{...
- 2021-06-14 23:10旺旺棒棒冰的博客 loss=1N∑n=1Nlnloss=\frac{1}{N} \sum_{n=1}^{N} l_{n}loss=N1∑n=1Nln 其中，ln=∣xn−yn∣l_{n}=\left|x_{n}-y_{n}\right|ln=∣xn−yn∣ class L1Loss(_Loss): __constants__ = ['redu
- 2023-11-01 08:57sjx_alo的博客 本文对损失函数进行了部分总结，包括：Huber Loss、SmoothL1Loss 等损失函数及其在当前损失函数众多的情况下使用的环境。
- 2020-08-22 11:21我是天才很好的博客 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：...
- 2025-07-31 14:42一碗白开水一的博客 二、Smooth L1 Loss（Huber 损失变体） 定义： LsmoothL1={0.5(y^−y)2if ∣y^−y∣<1∣y^−y∣−0.5otherwise L_{\text{smoothL1}} = \begin{cases} 0.5 (\hat{y} - y)^2 & \text{if } |\hat{y} - y| < 1 \\ |\...
- 2019-05-09 15:11Vic_Hao的博客 Huber loss也就是通常所说的SmoothL1 loss: SmoothL1对于异常点的敏感性不如MSE，而且，在某些情况下防止了梯度爆炸。在Pytorch中实现的SmoothL1损失是torch.nn.SmoothL1Loss, x和y可以是任何包含n个元素的Tensor，...
- 2025-04-10 20:04Turbo正则的博客 Huber Loss 是均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）的混合体，在误差较小时使用MSE（保证平滑可导），在误差较大时切换为MAE（减少异常值影响）。
- 2019-01-19 14:45AI算法网奇的博客 测试代码： import torch import torch.nn.functional as F conf_mask = torch.FloatTensor([0.0, 10.0, 0.0, 1.0, 1.0]) conf_data = torch.FloatTensor([10.1, 0.9, 0.0, 10.2, ...loss_fn = torch.nn.MSELoss(...
- 2024-07-29 00:2601_6的博客 loss.py中能看到所有的loss函数，本文会简单对它们进行介绍。
- 2025-12-03 22:47All The Way North-的博客 摘要：nn.SmoothL1Loss是一种结合L1和L2优点的回归损失函数，对异常值鲁棒且处处可导。数学上，当误差小于beta（默认1.0）时采用平方项（L2），否则采用绝对值项（L1）。输入需为相同形状的浮点张量，输出可通过...
- 2023-05-06 09:49Hali_Botebie的博客 平均绝对误差（MAE）是一种用于回归模型的损失函数。MAE 是目标变量和预测变量之间绝对差值之和，因此它衡量的是一组预测值中的平均...主要问题：导数为常数，在 Loss 函数最小值处容易震荡，导致难以收敛到最优值。
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12月15日
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12月7日