昨天Ke Kiaming大神的新文章 MoCo問世,reID中的contrastive loss逐漸往上游影響。自己對這一塊一直沒有一個總結梳理,趁着學習這篇文章的機會整理一下,挖個坑慢慢填 Distance metric learning aims to learn ...
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2019-04-01 11:46 0 940 推薦指數:
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總結對比下\(L_1\) 損失函數,\(L_2\) 損失函數以及\(\text{Smooth} L_1\) 損失函數的優缺點。 均方誤差MSE (\(L_2\) Loss) 均方誤差(Mean Square Error,MSE)是模型預測值\(f(x)\) 與真實樣本值\(y\) 之間差值平方 ...
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 ...
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 ...
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 ...
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 損失函數可以看做 誤差 ...
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 ...
從對比學習(Contrastive Learning)到對比聚類(Contrastive Clustering) 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 想要了解對比聚類,首先應該清楚對比學習的整個過程。最經典的對比學習的文章 ...