『TensorFlow』SSD源码学习_其七：损失函数
Fork版本项目地址：SSD 一、损失函数介绍 SSD损失函数分为两个部分：对应搜索框的位置loss（loc）和类别置信度loss（conf）。（搜索框指网络生成的网格） 详细的说明如下： i指代搜索框序号，j指代真实框序号，p指代类别序号，p=0表示背景， 中取1表示此时第i个搜索框 ...
原文：tensorflow 基础学习三：损失函数讲解
交叉熵损失： 给定两个概率分布p和q，通过q来表示p的交叉熵为： 从上述公式可以看出交叉熵函数是不对称的，即H p,q 不等于H q,p 。 交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离，它表示通过概率分布q来表示概率分布p的困难程度。所以使用交叉熵作为 神经网络的损失函数时，p代表的是正确答案，q代表的是预测值。当两个概率分布越接近时，它们的交叉熵也就越小。 由于神经网络的输出并不是一个概率分布，所以需 ...
2017-12-16 22:23 2 10548 推荐指数：
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1.损失函数---------经典损失函数--------交叉熵：交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中使用比较广的一种损失函数。通过q来表示p的交叉熵为： Softmax将神经网络前向传播得到的结果变成概率分布，原始神经网络的输出被用作置信度来生成新的输出，而新的输出满足 ...
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