smooth_l1_loss¶
paddle.nn.functional. smooth_l1_loss ( input, label, reduction='mean', delta=1.0, name=None ) [源代码] ¶
计算输入 input 和标签 label 间的 SmoothL1 损失,如果逐个元素的绝对误差低于 1,则创建使用平方项的条件, 否则为 L1 损失.在某些情况下,它可以防止爆炸梯度,也称为 Huber 损失,该损失函数的数学计算公式如下:
\[loss(x,y) = \frac{1}{n}\sum_{i}z_i\]
`z_i`的计算公式如下:
\[\begin{split}\math