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 ...
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 平滑前后相減 舉例 例如g smooth g, ans . . . . . . . . . . . smooth g, ans . . . . . . . . . . ...
2020-03-16 20:39 0 6011 推薦指數:
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 ...
Gradient(F)函數求的是數值上的梯度,假設F為矩陣. >> x=[6,9,3,4,0;5,4,1,2,5;6,7,7,8,0;7,8,9,10,0] x = 6 9 3 4 0 5 4 1 2 5 6 7 ...
imadjust從用法到原理—Matlab灰度變換函數之一 轉摘網址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_14d1511ee0102ww6s.html imadjust函數是MATLAB的一個工具箱函數,一般的語法調用格式 ...
【需要注意】MATLAB函數不能先定義后調用! 如下為先定義后調用,結果報錯: 錯誤: 文件:justTest2.m 行:88 列:5腳本中的函數定義必須出現在文件的結尾。請將 "mymax" 函數定義后面的所有語句都移到第一個局部函數定義前面。 改為 ...
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,最終都要經過交叉熵函數計算loss: 、 最終在訓練網絡時,最小化預測概率和標簽真實概率 ...
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/65339831,有位博主用代碼給出了一個直觀的體驗: label smooth ...
轉載: 1.https://blog.csdn.net/jinv5/article/details/52874880 2.https://blog.csdn.net/majinlei121/art ...
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 ...