參考博客: L-margin softmax loss:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/76864572 A-softmax lo ...
人臉識別的LOSS 上 人臉識別的LOSS 下 損失函數改進之Large Margin Softmax Loss 人臉識別是個非常復雜的任務,數據收集 數據清洗 數據分布不均衡 domain問題 分辨率 側臉 光照 模糊 loss設計 超大規模模型訓練 模型壓縮等等。valse上因為時間限制,分享了其中最重要的分布式訓練部分,希望對大家有所幫助。 ...
2018-04-25 14:54 0 1645 推薦指數:
參考博客: L-margin softmax loss:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/76864572 A-softmax lo ...
淺談人臉識別中的loss 損失函數 2019-04-17 17:57:33 liguiyuan112 閱讀數 641更多 分類專欄: AI 人臉識別 ...
目錄 寫在前面 Cross-Entropy Loss (softmax loss) Contrastive Loss - CVPR2006 Triplet Loss ...
轉載請注明出處:http://blog.csdn.net/itismelzp/article/details/50379359 首先上兩張圖。 現在要對上面兩張圖進行人臉識別。 一、Haar特征分類器介紹 ...
最近在做一款商戶入網的應用,為防止不法商戶對公司渠道的接入,公司加大了對商戶的審核,人臉識別就是其中的一項。人臉識別的第一步是檢測商戶的張嘴動作,通過之后采集照片,上傳到服務器。第二步是檢測商戶的搖頭動作,通過之后采集照片,上傳到服務器。至此完成人臉識別。下面我對主干代碼進行分析: 首先導 ...
損失函數專題 范數 L0范數 L0范數是指向量中非0的元素的個數。如果用L0規則化一個參數矩陣W,就是希望W中大部分元素是零,實現稀疏。 L0范數的應用: 特征選擇:實現特征的自動選擇,去除無用特征。稀疏化可以去掉這些無用特征,將特征對應的權重置為零。 可解釋 ...
損失函數(loss function)是用來估量你模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度,它是一個非負實值函數,通常使用L(Y, f(x))來表示,損失函數越小,模型的魯棒性就越好。損失函數是經驗風險函數的核心部分,也是結構風險函數重要組成部分。模型的結構風險函數包括了經驗風險項和正則項 ...
監督學習中通常通過對損失函數最優化(最小化)來學習模型。 本文介紹了幾種損失函數和正則化項以及正則化對模型的影響。 損失函數 損失函數度量模型一次預測的好壞,風險函數度量平均意義下模型預測的好壞。 模型的輸入輸出是隨機變量(X,Y)遵循聯合分布P(X,Y),損失函數的期望 ...