pytorch 实现smooth L1 loss

最新推荐文章于 2024-04-19 15:34:46 发布

WYXHAHAHA123

最新推荐文章于 2024-04-19 15:34:46 发布

阅读量2.6k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： deep learning

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WYXHAHAHA123/article/details/104078459

deep learning 专栏收录该内容

20 篇文章

订阅专栏

本文通过具体代码实例，详细解析了PyTorch中平滑L1损失函数（Smooth L1 Loss）的工作原理及其实现过程。对比了传统L1损失和平方损失在不同误差区间的表现，展示了平滑L1损失如何在小误差时采用平方损失形式，而在大误差时切换到L1损失形式，从而达到更优的训练效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import numpy as np
import torch

import torch.nn.functional as F

a=torch.Tensor([1,5,3,0.5,0.9])
b=torch.Tensor([4,1,0,0.4,0.2])

loss1=F.smooth_l1_loss(a,b)

loss_part1=torch.abs(a-b)
loss_part2=loss_part1**2
loss_part2=loss_part2*0.50

print()
loss2=torch.where(loss_part1>=1,loss_part1-0.5,loss_part2)
loss2=torch.mean(loss2)
print(loss1)
print(loss2)