原文:Matlab smooth函數原理

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:

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smooth L1損失函數

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 ...

Sun Aug 25 22:50:00 CST 2019 0 1468
imadjust從用法到原理Matlab灰度變換函數之一

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MATLAB的一個工具箱函數,一般的語法調用格式 ...

Fri Oct 28 20:53:00 CST 2016 1 22539
MATLAB函數

【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 ...

Thu Jun 28 05:03:00 CST 2018 0 771
(5)label smooth

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 ...

Tue Jul 07 18:28:00 CST 2020 0 578
label smooth

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 ...

Thu Dec 19 18:32:00 CST 2019 0 1169
回歸損失函數1:L1 loss, L2 loss以及Smooth L1 Loss的對比

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 ...

Wed Dec 11 19:46:00 CST 2019 0 7699
 
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