原文:干貨 | 帶你理解對比學習損失函數的性質以及溫度系數的作用

點擊上方,選擇星標或置頂,每天給你送上干貨 作者 Feng 整理 對白的算法屋 編者寄語: 很多小伙伴都了解對比學習,但要說溫度系數的作用可能就不太清楚了。 卷友們好,我是對白。 對比學習中的溫度系數是一個神秘的參數,大部分論文都默認采用小的溫度系數來進行自監督對比學習 例如 . , . 。然而並沒有對采用小溫度系數的解釋,以及溫度系數是如何影響學習過程的,即溫度系數這個角色的意義。 今天給大家 ...

2022-04-10 15:40 0 687 推薦指數:

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帶你理解MST性質

寫在前面 最小生成樹的引出 假設要在n個城市之間建立通信聯絡網,則連通n個城市需要n-1條線路。在這種情況下,我們自然需要考慮一個問題,如何在最節省經費的條件下建立這個網絡? 很自然地我們會想到, ...

Thu Nov 11 04:35:00 CST 2021 0 158
深度學習中softmax交叉熵損失函數理解

1. softmax層的作用 通過神經網絡解決多分類問題時,最常用的一種方式就是在最后一層設置n個輸出節點,無論在淺層神經網絡還是在CNN中都是如此,比如,在AlexNet中最后的輸出層有1000個節點,即便是ResNet取消了全連接層,但1000個節點的輸出層還在。 一般情況下 ...

Wed Sep 18 01:28:00 CST 2019 0 731
深度學習損失函數

機器學習中的所有算法都依靠最小化或最大化函數,我們將其稱為“目標函數”。被最小化的函數就被稱為“損失函數”。損失函數也能衡量預測模型在預測期望結果方面的性能,如果預測值與實際結果偏離較遠,損失函數會得到一個非常大的值。而在一些優化策略的輔助下,我們可以讓模型“學會”逐步減少損失函數預測值的誤差 ...

Mon Dec 07 06:31:00 CST 2020 0 377
MSE損失函數和交叉熵損失函數對比

為什么要用交叉熵來做損失函數: 在邏輯回歸問題中,常常使用MSE(Mean Squared Error)作為loss函數,此時: 這里的 就表示期望輸出,表示原始的實際輸出(就是還沒有加softmax)。這里的m表示有m個樣本,loss為m個樣本的loss均值。MSE在邏輯回歸問題 ...

Wed Feb 24 01:37:00 CST 2021 0 353
transE損失函數理解

[ ]+的意思是大於0取原值,小於0則取0。這叫做合頁損失函數,訓練方法叫做margin-based ranking criterion。此loss函數來自SVM,目的是將正和負盡可能分開。一般margin=1。 其中d是L1或L2的距離,表示h+r向量與t向量之間的距離 ...

Fri Aug 27 19:39:00 CST 2021 0 163
干貨 | 深入理解深度學習中的激活函數

理解深度學習中的激活函數 在這個文章中,我們將會了解幾種不同的激活函數,同時也會了解到哪個激活函數優於其他的激活函數,以及各個激活函數的優缺點。 1. 什么是激活函數? 生物神經網絡是人工神經網絡的起源。然而,人工神經網絡(ANNs)的工作機制與大腦的工作機制並不是十分的相似。不過在我們了解 ...

Fri Mar 01 01:53:00 CST 2019 0 688
 
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