目錄

1. YOLOv5的三種損失函數

2. 交叉熵損失函數

---

1. YOLOv5的三種損失函數

損失函數是用來衡量模型預測值和真實值不一樣的程度，極大程度上決定了模型的性能。

YOLOv5一共有三種損失函數：

• 分類損失cls_loss：計算錨框與對應的標定分類是否正確
• 定位損失box_loss：預測框與標定框之間的誤差（GIoU）
• 置信度損失obj_loss：計算網絡的置信度

總的損失函數=分類損失+定位損失+置信度損失

分類損失和定位損失使用二元交叉熵損失函數BCEWithLogitsLoss計算

置信度損失計算使用前文介紹過的IoU函數計算，IoU只解決兩個物體重疊的情況，為了解決兩物體重疊引入GIoU維持IoU尺寸的不變性，重疊時也能保持與IoU的強關聯性：YOLOv5用TensorBoard可視化結果解讀

2. 交叉熵損失函數

?x表示樣本，y標簽，a表示預測的輸出，n表示樣本總量

本質上說和對數損失函數是一致的

同時YOLOv5采用sigmoid作為激活函數，解決了損失函數權重更新過慢的問題，具有“誤差大的時候，權重更新快；誤差小的時候，權重更新慢”的特點（本質上是解決輸出層的學習率緩慢的問題，對于隱藏層不會有改善）。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的YOLOv5损失函数定义的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。