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 ...
原文：caffe层解读系列-softmax_loss
转自：http: blog.csdn.net shuzfan article details Loss Function softmax loss的计算包含 步： 计算softmax归一化概率 计算损失 这里以batchsize 的 分类为例：设最后一层的输出为 . . ,减去最大值后为 . ，然后计算归一化概率得到 . . ，假如该图片的label为 ，则Loss log . . 可选参数 ig ...
2016-11-30 10:02 1 3036 推荐指数：
相关推荐
caffe之(五)loss层
在caffe中，网络的结构由prototxt文件中给出，由一些列的Layer（层）组成，常用的层如：数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等；本篇主要介绍loss层 1. loss层总述 下面首先给出全loss层的结构设置的一个小例子 ...
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2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DeepID2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98.71%的等错误率。更重要的是，小喵觉得 ...
基于Caffe的Large Margin Softmax Loss的实现（中）
小喵的唠叨话：前一篇博客，我们做完了L-Softmax的准备工作。而这一章，我们开始进行前馈的研究。 小喵博客: http://miaoerduo.com 博客原文: http://www.miaoerduo.com/deep-learning/基于caffe ...
smooth_L1_loss_layer.cu解读 caffe源码初认识
.cpp是cpu上运行的代码，.cu是gpu上运行的代码。 这是smooth_L1_loss_layer.cu的前向传播部分 blob的主要变量： blob只是一个基本的数据结构，因此内部的变量相对较少，首先是data_指针，指针类型是shared_ptr ...
卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy的讲解
我们知道卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用已经非常广泛了，一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层（pooling），全连接层，损失层等。虽然现在已经开源了很多深度学习框架（比如MxNet，Caffe等），训练一个模型变得非常简单，但是你对这些层具体是怎么实现的了解吗？你对softmax ...
Caffe学习系列(19): 绘制loss和accuracy曲线
。 In [1]: 设置求解器，和c++/caffe一样，需要一个solver配置文件 ...
Caffe学习系列(15)：添加新层
如何在Caffe中增加一层新的Layer呢？主要分为四步： （1）在./src/caffe/proto/caffe.proto 中增加对应layer的paramter message； （2）在./include/caffe/***layers.hpp中增加该layer的类的声明，***表示 ...