1、介绍

torch.nn.SmoothL1Loss 是 PyTorch 中的一个损失函数，通常用于回归问题。它是 L1 损失和 L2 损失的结合，旨在减少对异常值的敏感性。

loss_function = nn.SmoothL1Loss(reduction='mean', beta=1.0)

2、参数

1. size_average (已弃用): 以前用于确定是否应该对损失的每个元素取平均。如果设置为 False，则对损失进行求和。现在此选项已被弃用，应使用 reduction 参数代替。

2. reduce (已弃用): 这也是一个旧参数，用于指定是否应用缩减。现在也被 reduction 参数替代。

3. reduction: 指定应用于输出的缩减方法。可选值为：

   • 'none': 不应用缩减。
   • 'mean': 计算损失的平均值。
   • 'sum': 计算损失的总和。

4. beta: 用于确定平滑的转换点。对于错误小于 beta 的情况，损失函数变为 L2 损失，对于大于 beta 的情况，变为 L1 损失。

3、图像

        在 Smooth L1 损失函数的图像中，当预测值与真实值之间的差异较小时（小于 beta，在这里默认为 1.0），它的计算方式类似于 L2 损失（平方误差）。当差异较大时，它的计算方式类似于 L1 损失（绝对误差）。这种混合特性使得 Smooth L1 损失对异常值不那么敏感，同时在优化中更稳定。 ​ 

4、实例

假设我们有以下情况：我们正在训练一个模型来预测某些连续值，例如房价。我们有以下目标值（真实值）和预测值：

• 目标（真实值）: [1.5, 2.0, 3.0]
• 预测: [1.4, 2.1, 2.9]

我们使用 SmoothL1Loss 作为损失函数：

import torch
import torch.nn as nn# 定义目标和预测值
targets = torch.tensor([1.5, 2.0, 3.0])
predictions = torch.tensor([1.4, 2.1, 2.9])# 创建 SmoothL1Loss 实例
loss_function = nn.SmoothL1Loss(reduction='mean', beta=1.0)# 计算损失
loss = loss_function(predictions, targets)
print(loss)

        在这个例子中，损失函数将计算目标和预测之间的 Smooth L1 损失，并返回其平均值。如果预测和目标之间的差异小于 beta（在这种情况下为 1.0），则它会应用 L2 损失的平方形式；如果差异大于 beta，则应用 L1 损失的绝对值形式。这种混合使得 Smooth L1 损失对异常值不那么敏感，特别是当预测值与真实值差异很大时。

5、参考

【pytorch】nn.SmoothL1Loss 函数使用_nn.smoothl1loss()-CSDN博客

PyTorch学习笔记：nn.SmoothL1Loss——平滑L1损失_nn.smoothl1loss()-CSDN博客