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 ...
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:
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 ...
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 ...
之前做手寫數字識別時,接觸到softmax網絡,知道其是全連接層,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 ...
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 ...
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 ...