原文:caffe层解读-softmax_loss

转自https: 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 ...

2018-05-09 18:47 0 1688 推荐指数:

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caffe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
caffe之(五)loss

caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer()组成,常用的如:数据加载、卷积操作、pooling、非线性变换、内积运算、归一化、损失计算等;本篇主要介绍loss 1. loss总述 下面首先给出全loss的结构设置的一个小例子 ...

Fri Mar 11 08:24:00 CST 2016 0 5037
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 ...

Sun Oct 02 00:34:00 CST 2016 0 4295
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 ...

Sun Oct 09 01:29:00 CST 2016 0 1444
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 ...

Wed Jun 28 02:54:00 CST 2017 0 3061
softmax、cross entropy和softmax loss学习笔记

之前做手写数字识别时,接触到softmax网络,知道其是全连接,但没有搞清楚它的实现方式,今天学习Alexnet网络,又接触到了softmax,果断仔细研究研究,有了softmax,损失函数自然不可少。一起学习记录一下。 主要参考的博文:http://blog.csdn.net ...

Mon Mar 19 21:29:00 CST 2018 0 20998
损失函数 hinge loss vs softmax loss

1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x)) 来表示。 损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。 损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分。模型的风险 ...

Sat Feb 24 07:31:00 CST 2018 0 977
 
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