原文:中心损失 Center Loss 解释

最近在看人脸表情识别论文的时候,看到了有用中心损失函数 Cemter Loss ,中心损失它仅仅用来减少类内 比如说同一表情 的差异,而不能有效增大类间 比如说不同表情 的差异性。如下图所示: 上图中,图 a 表示softmax loss学习到的特征描述 。图 b 表示softmax loss center loss 学习到的特征描述,他能把同一表情的样本之间的距离拉近一些,使其相似性变大,尽量 ...

2019-05-05 09:58 0 7021 推荐指数:

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损失函数Center Loss 代码解析

center loss来自ECCV2016的一篇论文:A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition。 论文链接:http://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf 代码 ...

Sat May 26 03:40:00 CST 2018 0 2882
损失函数(Loss Function)

转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 线性回归中提到最小二乘损失函数及其相关知识。对于这一部分知识不清楚的同学可以参考上一篇文章《线性回归、梯度下降》。本篇文章主要讲解使用最小二乘法法构建损失函数和最小化损失函数的方法 ...

Wed Aug 05 02:04:00 CST 2015 0 4305
损失函数(Loss Function) -1

http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 损失函数可以看做 误差部分(loss term) + 正则化部分 ...

Sun Nov 09 02:30:00 CST 2014 0 63446
损失函数(Loss Function) -1

http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 损失函数可以看做 误差 ...

Thu Aug 18 03:54:00 CST 2016 1 7599
损失函数(Loss Function)

线性回归中提到最小二乘损失函数及其相关知识。对于这一部分知识不清楚的同学可以参考上一篇文章《线性回归、梯度下降》。本篇文章主要讲解使用最小二乘法法构建损失函数和最小化损失函数的方法。 最小二乘法构建损失函数 最小二乘法也一种优化方法,用于求得目标函数的最优值。简单的说 ...

Thu May 18 22:48:00 CST 2017 0 7334
Contrastive Loss (对比损失)

参考链接:https://blog.csdn.net/yanqianglifei/article/details/82885477 https://blog ...

Mon Apr 01 19:46:00 CST 2019 0 940
损失函数(loss function)

通常而言,损失函数由损失项(loss term)和正则项(regularization term)组成。发现一份不错的介绍资料: http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures ...

Sun Oct 09 00:01:00 CST 2016 0 12350
神经网络学习率过大导致损失率上升以及loss固定现象解释

一、loss固定的原因: 当输入变量都比较大时,反向传播时梯度值较小使loss无法收敛。 二、学习率过大,损失值上升。 由于平方损失函数是一个二次函数,所以当学习率大时步长大,导致神经网络越迭代损失值越大。 ...

Tue Nov 30 05:26:00 CST 2021 0 2278
 
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