参考博客https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/86684241 在多分类任务中我们往往无论是使用sigmod函数还是softmax函数,最终 ...
图像分类的一个trick,推导可参考这位博主https: leimao.github.io blog Label Smoothing 知乎上的讨论https: www.zhihu.com question ,有位博主用代码给出了一个直观的体验: label smooth是如何改变标签的。 label smooth相当于一个正则化的作用,用来防止过拟合,提高泛化性能 但如果网络本身就是欠拟合的,用这 ...
2019-12-19 10:32 0 1169 推荐指数:
参考博客https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/86684241 在多分类任务中我们往往无论是使用sigmod函数还是softmax函数,最终 ...
论文链接:https://arxiv.org/abs/2003.05597 code:https://github.com/Thinklab-SJTU/CSL_RetinaNet_T ...
由于项目上要用到平滑一维数组数据,参考Matlab smooth函数转成c++代码 蓝色为平滑前,红色为平滑后 为了要找到缺陷,即灰度值突变很大地方,可以平滑前后相减,注意这里平滑窗宽尽量选大,选择原则是较小甚至不影响缺陷突变的地方 ...
当预测值与目标值相差很大时,L2 Loss的梯度为(x-t),容易产生梯度爆炸,L1 Loss的梯度为常数,通过使用Smooth L1 Loss,在预测值与目标值相差较大时,由L2 Loss转为L1 Loss可以防止梯度爆炸。 L2 loss的导数(梯度)中包含预测值与目标值的差值 ...
https://github.com/linjc/smooth-signature 背景颜色 默认背景是透明的,因此实例化时需要主动设置背景颜色。 旋转图像 SmoothSignature 实例提供的 getRotateCanvas() 方法返回了一个 Canvas 实例,而非直接 ...
利用移动平均滤波器对列向量y进行平滑处理,返回与y等长的列向量yy。移动平均滤波器的默认窗宽为5,yy中元素的计算方法如下: yy(1) = y(1) yy(2)=(y(1) + y(2) + y( ...
opencv库提供了好几种模糊平滑Smooth操作的类型作为cvSmooth的参数传入,从而达到不同的平滑效果,另外复习了一下如何复制一份图像和重新调整图像大小。 调整图像大小目前是按照一下步骤进行: 1、先cvcreate一个新的图像,cvcreate中的参数设为调整之后的大小 ...
soft label:软标签,例如:probs 0.3, 0,8, 0,2... hard label:硬标签,例如:实际label值 0, 1, 2... label选择 硬标签:使用会比较多一点,用于非是即非的任务上,例如是猫就是猫,是狗就是狗; 软标签: 1. 用于 ...