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 Loss Function softmax loss的計算包含 步: 計算softmax歸一化概率 計算損失 這里以batchsize 的 分類為例:設最后一層的輸出為 . . ,減去最大值后為 . ,然后計算歸一化概率得到 . . ,假如該圖片的label為 ,則Loss log . . 可選參數 ig ...
2016-11-30 10:02 1 3036 推薦指數:
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 ...
在caffe中,網絡的結構由prototxt文件中給出,由一些列的Layer(層)組成,常用的層如:數據加載層、卷積操作層、pooling層、非線性變換層、內積運算層、歸一化層、損失計算層等;本篇主要介紹loss層 1. loss層總述 下面首先給出全loss層的結構設置的一個小例子 ...
小喵的嘮叨話:在寫完上一次的博客之后,已經過去了2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DeepID2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98.71%的等錯誤率。更重要的是,小喵覺得 ...
小喵的嘮叨話:前一篇博客,我們做完了L-Softmax的准備工作。而這一章,我們開始進行前饋的研究。 小喵博客: http://miaoerduo.com 博客原文: http://www.miaoerduo.com/deep-learning/基於caffe ...
.cpp是cpu上運行的代碼,.cu是gpu上運行的代碼。 這是smooth_L1_loss_layer.cu的前向傳播部分 blob的主要變量: blob只是一個基本的數據結構,因此內部的變量相對較少,首先是data_指針,指針類型是shared_ptr ...
我們知道卷積神經網絡(CNN)在圖像領域的應用已經非常廣泛了,一般一個CNN網絡主要包含卷積層,池化層(pooling),全連接層,損失層等。雖然現在已經開源了很多深度學習框架(比如MxNet,Caffe等),訓練一個模型變得非常簡單,但是你對這些層具體是怎么實現的了解嗎?你對softmax ...
。 In [1]: 設置求解器,和c++/caffe一樣,需要一個solver配置文件 ...
如何在Caffe中增加一層新的Layer呢?主要分為四步: (1)在./src/caffe/proto/caffe.proto 中增加對應layer的paramter message; (2)在./include/caffe/***layers.hpp中增加該layer的類的聲明,***表示 ...