yolov4损失函数,yolov3算法详解

在Bubbliiiing的yolov3代码中，计算loss值

loss_x = torch.sum(self.BCELoss(x, y_true[..., 0]) * box_loss_scale * y_true[..., 4])loss_y = torch.sum(self.BCELoss(y, y_true[..., 1]) * box_loss_scale * y_true[..., 4])

采用的是BCEloss
这是因为使用均方误差MSE的话，会有梯度消失的问题。

当h趋近于0时或者趋近于1时，该Loss的导数都会趋近为0，从而造成梯度消失现象。

参考逻辑回归损失函数不使用MSE的原因

梯度消失