一、概述
SmoothL1损失函数是一种介于L1和L2之间的一种损失函数，是斜率为1的绝对值函数与平方函数的交点作为拐点而得到的借助插值而得到的损失函数。它主要在回归模型的训练中被使用，能够很好的处理异常值。同时也具有可微性和更好的数学性质。
二、SmoothL1与L1、L2的比较
与L1损失函数相比，
SmoothL1在斜率为1的拐点处是可导的，而L1不可导。SmoothL1损失的一阶导数在拐点处是连续的，而L1的不连续点却在极值位置，可能会影响最终模型的优化结果。
与L2损失函数相比，
SmoothL1可以更好地处理离群点的情况，并且SmoothL1在非离散位的损失衰减速率是更慢的，这意味着即使残差很大，仍然能够通过权重逐渐学习它们的特征，这在一些特殊应用情形下能够得到更好的效果。
三、SmoothL1与HuberLoss的比较
Huber loss和SmoothL1损失函数都能够处理坏值(outlier)，但是在许多应用中，SmoothL1表现 更好，因为它在拐点处二次微分也是连续的，这对优化算法过程中的收敛贡献非常大。
四、SmoothL1代码示例
import torch import torch.nn.functional as F # 创建预测值tensor以及标签值tensor prediction = torch.randn(3, 5) label = torch.randn(3, 5) # 使用SmoothL1计算损失函数 loss = F.smooth_l1_loss(prediction, label) print(loss)
五、SmoothL1的应用举例
SmoothL1损失函数广泛应用于深度学习模型的回归问题中。如在目标检测中，YOLO系列算法大量使用SmoothL1作为回归器的损失函数。在单目深度估计问题中，SmoothL1也常常作为损失函数。在机器人领域，SmoothL1也被用来作为机器人行为的奖励函数。
原创文章，作者：QBUVL，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/369294.html
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