的large-margin-softmax-loss的實現(中).html 四、前饋 還記得上一篇博客,小喵給出的三個 ...
小喵的嘮叨話:在寫完上一次的博客之后,已經過去了 個月的時間,小喵在此期間,做了大量的實驗工作,最終在使用的DeepID 的方法之后,取得了很不錯的結果。這次呢,主要講述一個比較新的論文中的方法,L Softmax,據說單model在LFW上能達到 . 的等錯誤率。更重要的是,小喵覺得這個方法和DeepID 並不沖突,如果二者可以互補,或許單model達到 將不是夢想。 再次推銷一下 小喵的博客網 ...
2016-10-01 16:34 0 4295 推薦指數:
的large-margin-softmax-loss的實現(中).html 四、前饋 還記得上一篇博客,小喵給出的三個 ...
L-Sofmax paper url: https://arxiv.org/pdf/1612.02295 year:2017 Introduction 交叉熵損失與softmax一起使用可以說是CNN中最常用的監督組件之一。 盡管該組件簡單而且性能出色, 但是它只要求特征的可分性, 沒有明確 ...
作者在Caffe中引入了一個新層,一般情況在Caffe中引入一個新層需要修改caffe.proto,添加該層頭文件*.hpp,CPU實現*.cpp,GPU實現*.cu,代碼結果如下圖所示: caffe.proto 作者在caffe.proto中引入 ...
轉自https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51460895。 Loss Function softmax_loss的計算包含2步: (1)計算softmax歸一化概率 (2)計算損失 這里以batchsize=1的2分類為例 ...
轉自:http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51460895 Loss Function softmax_loss的計算包含2步: (1)計算softmax歸一化概率 (2)計算損失 這里以batchsize=1的2分類為例 ...
該方法通過減法的方式將邊際margin參數m引入softmax中,cosθ - m 原始的softmax loss函數為: f表示的是最后一個全連接層的輸出(fi表示的是第i個樣本),Wj表示的是最后全連接層的第j列。WyiTfi被叫做target logit 在A-softmax ...
關於triplet loss的原理。目標函數和梯度推導在上一篇博客中已經講過了。詳細見:triplet loss原理以及梯度推導。這篇博文主要是講caffe下實現triplet loss。編程菜鳥。假設有寫的不優化的地方,歡迎指出。 1.怎樣在caffe中添加新的layer ...
損失函數在機器學習中的模型非常重要的一部分,它代表了評價模型的好壞程度的標准,最終的優化目標就是通過調整參數去使得損失函數盡可能的小,如果損失函數定義錯誤或者不符合實際意義的話,訓練模型只是在浪費時間。 所以先來了解一下常用的幾個損失函數hinge loss(合頁損失)、softmax loss ...