原文:基於Caffe的Large Margin Softmax Loss的實現(上)

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:

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Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks

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 ...

Mon May 06 03:03:00 CST 2019 0 1186
caffe層解讀-softmax_loss

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 ...

Thu May 10 02:47:00 CST 2018 0 1688
caffe層解讀系列-softmax_loss

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 ...

Wed Nov 30 18:02:00 CST 2016 1 3036
怎樣在caffe中添加layer以及caffe中triplet loss layer的實現

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 ...

Fri Apr 28 19:08:00 CST 2017 0 1209
損失函數總結以及python實現:hinge loss(合頁損失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵損失)

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 ...

Sun Oct 07 05:04:00 CST 2018 0 5174
 
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