原文:caffe層解讀-softmax_loss

轉自https: 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 ...

2018-05-09 18:47 0 1688 推薦指數:

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caffe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
caffe之(五)loss

caffe中,網絡的結構由prototxt文件中給出,由一些列的Layer()組成,常用的如:數據加載、卷積操作、pooling、非線性變換、內積運算、歸一化、損失計算等;本篇主要介紹loss 1. loss總述 下面首先給出全loss的結構設置的一個小例子 ...

Fri Mar 11 08:24:00 CST 2016 0 5037
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 ...

Sun Oct 02 00:34:00 CST 2016 0 4295
基於Caffe的Large Margin Softmax Loss的實現(中)

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 ...

Sun Oct 09 01:29:00 CST 2016 0 1444
smooth_L1_loss_layer.cu解讀 caffe源碼初認識

.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 ...

Wed Jun 28 02:54:00 CST 2017 0 3061
softmax、cross entropy和softmax loss學習筆記

之前做手寫數字識別時,接觸到softmax網絡,知道其是全連接,但沒有搞清楚它的實現方式,今天學習Alexnet網絡,又接觸到了softmax,果斷仔細研究研究,有了softmax,損失函數自然不可少。一起學習記錄一下。 主要參考的博文:http://blog.csdn.net ...

Mon Mar 19 21:29:00 CST 2018 0 20998
損失函數 hinge loss vs softmax loss

1. 損失函數 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,也是結構風險函數的重要組成部分。模型的風險 ...

Sat Feb 24 07:31:00 CST 2018 0 977
 
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