原文:基于Caffe的Large Margin Softmax Loss的实现(上)

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:

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Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks

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 ...

Mon May 06 03:03:00 CST 2019 0 1186
caffe层解读-softmax_loss

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 ...

Thu May 10 02:47:00 CST 2018 0 1688
caffe层解读系列-softmax_loss

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 ...

Wed Nov 30 18:02:00 CST 2016 1 3036
怎样在caffe中添加layer以及caffe中triplet loss layer的实现

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 ...

Fri Apr 28 19:08:00 CST 2017 0 1209
损失函数总结以及python实现:hinge loss(合页损失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵损失)

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 ...

Sun Oct 07 05:04:00 CST 2018 0 5174
 
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