中心損失 Center Loss 解釋
最近在看人臉表情識別論文的時候，看到了有用中心損失函數（Cemter Loss），中心損失它僅僅用來減少類內（比如說同一表情）的差異，而不能有效增大類間（比如說不同表情）的差異性。如下圖所示： 上圖中，圖（a)表示softmax loss學習 ...
原文：損失函數Center Loss 代碼解析
center loss來自ECCV 的一篇論文：A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition。論文鏈接：http: ydwen.github.io papers WenECCV .pdf代碼鏈接：https: github.com davidsandberg facenet 理論解析請參看https: bl ...
2018-05-25 19:40 0 2882 推薦指數：
相關推薦
損失函數（Loss Function）
轉載請注明出自BYRans博客：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 線性回歸中提到最小二乘損失函數及其相關知識。對於這一部分知識不清楚的同學可以參考上一篇文章《線性回歸、梯度下降》。本篇文章主要講解使用最小二乘法法構建損失函數和最小化損失函數的方法 ...
損失函數(loss function)
通常而言，損失函數由損失項(loss term)和正則項(regularization term)組成。發現一份不錯的介紹資料： http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures ...
損失函數(Loss Function) -1
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 損失函數可以看做 誤差部分(loss term) + 正則化部分 ...
損失函數(Loss Function) -1
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 損失函數可以看做 誤差 ...
損失函數（Loss Function）
線性回歸中提到最小二乘損失函數及其相關知識。對於這一部分知識不清楚的同學可以參考上一篇文章《線性回歸、梯度下降》。本篇文章主要講解使用最小二乘法法構建損失函數和最小化損失函數的方法。 最小二乘法構建損失函數 最小二乘法也一種優化方法，用於求得目標函數的最優值。簡單的說 ...
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 ...
Margin Loss 損失函數的設計
參考： http://blog.csdn.net/luo123n/article/details/48878759 Hinge Loss 也叫 max-margin objective 其最著名的應用是作為SVM的目標函數 其二分類情況下，公式如下： y是預測值 ...