SSD源碼解讀——損失函數的構建
之前，對SSD的論文進行了解讀，可以回顧之前的博客：https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html。 為了加深對SSD的理解，因此對SSD的源碼進行了復現，主要參考的github項目是ssd.pytorch。同時，我自己對該項目增加了大量注釋 ...
原文：『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 表示背景， 中取 表示此時第i個搜索框和第j個類別框IOU大於閾值，此時真實框中對象類別為p。 cip表示第i個搜索框對應類別p的預測概率。 二 分類損失函 ...
2018-07-23 19:12 3 8644 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 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 ...
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 ...
『TensorFlow』SSD源碼學習_其三：錨框生成
Fork版本項目地址：SSD 上一節中我們定義了vgg_300的網絡結構，實際使用中還需要匹配SSD另一關鍵組件：被選取特征層的搜索網格。在項目中，vgg_300網絡和網格生成都被統一進一個class中，我們從class SSDNet開始談起。 一、初始化class SSDNet 這是 ...