『TensorFlow』SSD源碼學習_其七：損失函數
Fork版本項目地址：SSD 一、損失函數介紹 SSD損失函數分為兩個部分：對應搜索框的位置loss（loc）和類別置信度loss（conf）。（搜索框指網絡生成的網格） 詳細的說明如下： i指代搜索框序號，j指代真實框序號，p指代類別序號，p=0表示背景， 中取1表示此時第i個搜索框 ...
原文：tensorflow 基礎學習三：損失函數講解
交叉熵損失： 給定兩個概率分布p和q，通過q來表示p的交叉熵為： 從上述公式可以看出交叉熵函數是不對稱的，即H p,q 不等於H q,p 。 交叉熵刻畫的是兩個概率分布之間的距離，它表示通過概率分布q來表示概率分布p的困難程度。所以使用交叉熵作為 神經網絡的損失函數時，p代表的是正確答案，q代表的是預測值。當兩個概率分布越接近時，它們的交叉熵也就越小。 由於神經網絡的輸出並不是一個概率分布，所以需 ...
2017-12-16 22:23 2 10548 推薦指數：
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1.損失函數---------經典損失函數--------交叉熵：交叉熵刻畫了兩個概率分布之間的距離，它是分類問題中使用比較廣的一種損失函數。通過q來表示p的交叉熵為： Softmax將神經網絡前向傳播得到的結果變成概率分布，原始神經網絡的輸出被用作置信度來生成新的輸出，而新的輸出滿足 ...
TensorFlow里面損失函數
損失算法的選取 損失函數的選取取決於輸入標簽數據的類型： 如果輸入的是實數、無界的值，損失函數使用平方差； 如果輸入標簽是位矢量（分類標志），使用交叉熵會更適合。 1．均值平方差 在TensorFlow沒有單獨的MSE函數，不過由於公式比較簡單，往往開發者都會 ...
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一、tensorflow常用的優化器 關於優化方法請查看：神經網絡DNN —— 優化算法。 前面模型訓練的的優化方法一直用的都是普通的梯度下降法，對應的優化器為tf.train.GradientDescentOptimizer，在tensorflow中優化器屬於class ...
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