參考博客https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/86684241 在多分類任務中我們往往無論是使用sigmod函數還是softmax函數,最終 ...
圖像分類的一個trick,推導可參考這位博主https: leimao.github.io blog Label Smoothing 知乎上的討論https: www.zhihu.com question ,有位博主用代碼給出了一個直觀的體驗: label smooth是如何改變標簽的。 label smooth相當於一個正則化的作用,用來防止過擬合,提高泛化性能 但如果網絡本身就是欠擬合的,用這 ...
2019-12-19 10:32 0 1169 推薦指數:
參考博客https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/86684241 在多分類任務中我們往往無論是使用sigmod函數還是softmax函數,最終 ...
論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2003.05597 code:https://github.com/Thinklab-SJTU/CSL_RetinaNet_T ...
由於項目上要用到平滑一維數組數據,參考Matlab smooth函數轉成c++代碼 藍色為平滑前,紅色為平滑后 為了要找到缺陷,即灰度值突變很大地方,可以平滑前后相減,注意這里平滑窗寬盡量選大,選擇原則是較小甚至不影響缺陷突變的地方 ...
當預測值與目標值相差很大時,L2 Loss的梯度為(x-t),容易產生梯度爆炸,L1 Loss的梯度為常數,通過使用Smooth L1 Loss,在預測值與目標值相差較大時,由L2 Loss轉為L1 Loss可以防止梯度爆炸。 L2 loss的導數(梯度)中包含預測值與目標值的差值 ...
https://github.com/linjc/smooth-signature 背景顏色 默認背景是透明的,因此實例化時需要主動設置背景顏色。 旋轉圖像 SmoothSignature 實例提供的 getRotateCanvas() 方法返回了一個 Canvas 實例,而非直接 ...
利用移動平均濾波器對列向量y進行平滑處理,返回與y等長的列向量yy。移動平均濾波器的默認窗寬為5,yy中元素的計算方法如下: yy(1) = y(1) yy(2)=(y(1) + y(2) + y( ...
opencv庫提供了好幾種模糊平滑Smooth操作的類型作為cvSmooth的參數傳入,從而達到不同的平滑效果,另外復習了一下如何復制一份圖像和重新調整圖像大小。 調整圖像大小目前是按照一下步驟進行: 1、先cvcreate一個新的圖像,cvcreate中的參數設為調整之后的大小 ...
soft label:軟標簽,例如:probs 0.3, 0,8, 0,2... hard label:硬標簽,例如:實際label值 0, 1, 2... label選擇 硬標簽:使用會比較多一點,用於非是即非的任務上,例如是貓就是貓,是狗就是狗; 軟標簽: 1. 用於 ...