的large-margin-softmax-loss的实现(中).html 四、前馈 还记得上一篇博客,小喵给出的三个 ...
小喵的唠叨话:在写完上一次的博客之后,已经过去了 个月的时间,小喵在此期间,做了大量的实验工作,最终在使用的DeepID 的方法之后,取得了很不错的结果。这次呢,主要讲述一个比较新的论文中的方法,L Softmax,据说单model在LFW上能达到 . 的等错误率。更重要的是,小喵觉得这个方法和DeepID 并不冲突,如果二者可以互补,或许单model达到 将不是梦想。 再次推销一下 小喵的博客网 ...
2016-10-01 16:34 0 4295 推荐指数:
的large-margin-softmax-loss的实现(中).html 四、前馈 还记得上一篇博客,小喵给出的三个 ...
L-Sofmax paper url: https://arxiv.org/pdf/1612.02295 year:2017 Introduction 交叉熵损失与softmax一起使用可以说是CNN中最常用的监督组件之一。 尽管该组件简单而且性能出色, 但是它只要求特征的可分性, 没有明确 ...
作者在Caffe中引入了一个新层,一般情况在Caffe中引入一个新层需要修改caffe.proto,添加该层头文件*.hpp,CPU实现*.cpp,GPU实现*.cu,代码结果如下图所示: caffe.proto 作者在caffe.proto中引入 ...
转自https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51460895。 Loss Function softmax_loss的计算包含2步: (1)计算softmax归一化概率 (2)计算损失 这里以batchsize=1的2分类为例 ...
转自:http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51460895 Loss Function softmax_loss的计算包含2步: (1)计算softmax归一化概率 (2)计算损失 这里以batchsize=1的2分类为例 ...
该方法通过减法的方式将边际margin参数m引入softmax中,cosθ - m 原始的softmax loss函数为: f表示的是最后一个全连接层的输出(fi表示的是第i个样本),Wj表示的是最后全连接层的第j列。WyiTfi被叫做target logit 在A-softmax ...
关于triplet loss的原理。目标函数和梯度推导在上一篇博客中已经讲过了。详细见:triplet loss原理以及梯度推导。这篇博文主要是讲caffe下实现triplet loss。编程菜鸟。假设有写的不优化的地方,欢迎指出。 1.怎样在caffe中添加新的layer ...
损失函数在机器学习中的模型非常重要的一部分,它代表了评价模型的好坏程度的标准,最终的优化目标就是通过调整参数去使得损失函数尽可能的小,如果损失函数定义错误或者不符合实际意义的话,训练模型只是在浪费时间。 所以先来了解一下常用的几个损失函数hinge loss(合页损失)、softmax loss ...