Función de pérdida

El error cuadrático medio (MSE) es el promedio del cuadrado de la diferencia entre el valor de predicción del modelo y el valor real de la muestra. Su fórmula de cálculo es la siguiente

Cuando la diferencia. es mayor que 1, el error de pérdida se amplificará. Cuando la diferencia es menor que 1, el error se reducirá, lo cual está determinado por la operación del cuadrado. MSE aplica una penalización mayor a errores mayores (>1) y una penalización menor a errores más pequeños (<1). En otras palabras, es más sensible a los valores atípicos y se ve más afectado por ellos, como se muestra en la figura.

El error absoluto medio (MAE) es el promedio de la distancia entre el valor predicho del modelo y el verdadero. valor de muestra, calculado La fórmula es la siguiente:

En Faster R-CNN y SSD, la función de pérdida utilizada para la regresión de bordes es la siguiente.