softmaxloss

损失函数总结以及python实现：hinge loss(合页损失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵损失)...

所以先来了解一下常用的几个损失函数hingeloss(合页损失)、softmaxloss、cross_entropyloss(交叉熵损失)：1：hingeloss(合页损失)又叫Multiclass
ancihe9168·2020-08-16 05:54

【论文整理】DNN-Face-Recognition-Papers Feature Normalization/Loss Function Method

FeatureNormalization/LossFunctionMethodLarge-MarginSoftmaxLossforConvolutionalNeuralNetworks(L-Softmaxloss
DrogoZhang·2020-08-15 04:39

目标检测中bounding box regression

fastrcnn中SoftmaxLoss代替了SVM，证明了sof
weixin_34392843·2020-08-13 21:10

人脸识别 ArcFace 实现

为什么用ArcFace前一篇文章已经提到了问什么不能直接用softmaxloss做损失，是因为类与类之间交界处不容易分开，而centerloss能把他分开是因为缩小了类内距，就是给每一个中心点，让每个类中的特征点无限向中心点靠拢
qq_39865109·2020-08-13 17:17

基于caffe的fcn网络的训练

分类网络当做预训练，微调网络，wholeimage当做输入，wholeimagegroundtruth是标签损失函数是在最后一层的spatialmap上的pixel的loss和，在每一个pixel使用softmaxloss
xxiaozr·2020-08-07 22:52

人脸识别损失函数疏理与分析

目录写在前面Cross-EntropyLoss(softmaxloss)ContrastiveLoss-CVPR2006TripletLoss-CVPR2015CenterLoss-ECCV2016L-SoftmaxLoss-ICML2016A-SoftmaxLoss-CVPR2017AM-SoftmaxLoss-CVPR2018ArcFaceLoss-CVPR2019
shine-lee·2020-08-04 20:00

基于深度学习的人脸识别算法

基于深度学习的人脸识别算法简介ContrastiveLossTripletLossCenterLossA-SoftmaxLoss参考文献：简介我们经常能从电影中看到各种神奇的人脸识别技术，例如图1。
南有乔木NTU·2020-08-04 10:59

CS231n笔记1--Softmax Loss 和 Multiclass SVM Loss

SoftmaxLoss和MulticlassSVMLossSoftmaxLoss和MulticlassSVMLossSoftmaxLossMulticlassSVMLoss对比EverythingherenothingthereSoftmaxLoss
LiemZuvon·2020-08-03 05:17

（Caffe人脸识别）CosineFace、ArcFace、MobileFaceNet、Combined Margin loss的原理以及在caffe中的层实现

对于CosineFace、MobileFaceNet、ArcFace、CombinedMarginloss这四种损失函数，都是为了提高人脸识别的分类效果，在原有softmaxloss进行改进的。
rainforestgreen·2020-07-28 10:24

目标检测之YOLO3

YOLO3先贴几段JR在论文中骚话：1、ClassPrediction作者在YOLO3替换了YOLO2的softmaxloss变成binarycross-entropyloss，由于每个点所对应的boundingbox
嘟嘟008·2020-07-08 21:36

人脸识别概述[L-softmax | 人脸验证 | DeepFace | FaceNet | Triplet loss]

文章目录思维导图疑问用softmax分类做人脸识别，怎么应用呀概念区分主流方法损失函数Softmaxloss基于欧式距离的损失函数对比损失（ContrastiveLoss）三元组损失（TripletLoss
上帝的筛子·2020-07-08 18:24

人脸识别的损失函数解读

文章目录1、概要2、SoftmaxLoss3、CenterLoss4、A-SoftmaxLoss5、L-SoftmaxLoss6、CosFaceLoss7、AM-Softmax8、ArcFace/InsightFace9
元大宝·2020-07-07 22:12

CenterLoss Notes

Framework:Pytorch问题一：SoftmaxLoss+CenterLoss，SoftmaxLoss不收敛。解决:1.调整SoftmaxLoss学习率2.
万灵灵万·2020-07-06 22:45

Triplet Loss 和 Center Loss详解和pytorch实现

最近在学习ReID相关的算法，为了提高ReID的性能通常会采用softmaxloss联合TripletLoss和CenterLoss来提高算法的性能。
酉意铭·2020-07-06 02:51

损失函数

目录：一、0-1损失函数二、平方损失函数（SquareLoss）：主要是最小二乘法（OLS）中；三、绝对值损失函数四、对数损失函数（CrossEntropyLoss，SoftmaxLoss）：用于Logistic
飞-舟·2020-07-06 01:44

浅谈人脸识别中的loss 损失函数

我们看到许多常用的损失函数，从传统的softmaxloss到cosface,arcface都有这一定的提高，这篇文章自己就来整理下这几个算法。
liguiyuan112·2020-07-05 17:48

【论文笔记】Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks

etal.Large-MarginSoftmaxLossforConvolutionalNeuralNetworks[C]//ProceedingsofThe33rdInternationalConferenceonMachineLearning.2016:507-516.摘要SoftmaxLoss
有来有去-CV·2020-07-05 11:13

softmax的特征分布会呈放射状的原因

为直观了解softmaxloss，在mnist数据集上训练了一个lenet模型作为例子。先将特征维降低到2，并画了10w个训练样本的2维特征在平面上，如图2所示。
gukedream·2020-07-04 16:12

一文道尽softmax loss及其变种

Softmaxloss是由softmax和交叉熵(cross-entropyloss)loss组合而成，所以全称是softmaxwithcross-entropyloss，在caffe，tensorflow
Bruce_0712·2020-07-04 04:53

【技术综述】一文道尽softmax loss及其变种

本文首发于龙鹏的知乎专栏《有三AI学院》https://zhuanlan.zhihu.com/c_151876233今天来说说softmaxloss以及它的变种01softmaxlosssoftmaxloss
言有三·2020-07-04 00:17

DL知识拾贝（Pytorch）(三)：DL元素之二：损失函数

（举例）2.1.2softmaxloss2.1.3Pytorch中的二分类交叉熵损失2.1.4Pytorch中的多分类交叉熵损失2.2铰链损失(Hingeloss)2.
贝壳er·2020-06-29 19:12

CosFace:Large Margin Cosine Loss

《CosFace:LargeMarginCosineLossforDeepFaceRecognition》2018，HaoWangetal.TencentAILab引言：所有基于softmaxloss改进的损失都有相同的想法
Peanut_范·2020-06-27 08:17

softmax loss 交叉熵损失函数求导

函数求导求导之前我们先了解softmax函数，softmax一般是用来作为网络的输出层，直接输出概率信息，定义如下：那么我们对softmax函数进行求导，为了简洁把求和里面的一大堆用简写：①当i=j时：②当i≠j时：2.softmaxloss
liguiyuan112·2020-06-27 04:11

【论文笔记】SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition

DeepHypersphereEmbeddingforFaceRecognition[J].arXivpreprintarXiv:1704.08063,2017.摘要之前写过一篇large-marinsoftmax(L-Softmax)的介绍，与SoftmaxLoss
有来有去-CV·2020-06-26 08:00

Softmax、L-Softmax、A-Softmax的整理对比

目录Large-MarginSoftmaxLossA-Softmaxloss附录本文中对比了L-SoftmaxLoss和A-Softmaxloss两种变式，仅作为比较。
'Themis'·2020-06-26 06:16

CenterLoss | 减小类间距离

下图中，图（a)表示softmaxloss学习到的特征描述。
yuanCruise·2020-06-24 22:08

训练笔记 Fine tune my first semantic segmentation model using mxnet [2] tricks

原因是softmaxloss层在每块卡上分别进行normalize，所以在这里要除以卡的数量。2batch_size不可以太小，不然训练不稳定。
麦兜胖胖次·2020-04-03 08:22

机器学习（一）数学基础知识

交叉熵损失函数交叉熵代价函数(损失函数)及其求导推导Softmax损失函数及梯度的计算softmaxloss函数梯度下降梯度下降（GradientDescent）小结机器学习中的数学(1)-回归(regression
致Great·2020-02-17 01:37

【论文笔记】Looking GLAMORous: Vehicle Re-Id in Heterogeneous Cameras Networks with Global and Local Attention

该文贡献：使用metricloss+softmaxloss作为损失函数，并使用归一化来投影从metric损失到softmax损失的特征。同时证明了使用LN比BN好。
西西嘛呦·2020-02-08 22:00

【转载】卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy的讲解

你对softmax，softmaxloss，crossentropy了解吗？相信很多人不一定清楚。虽然网上的资料很多，但是质量
dopami·2019-12-12 20:13

【技术综述】一文道尽softmax loss及其变种

今天来说说softmaxloss以及它的变种更多请移步微信公众号《与有三学AI》为了压榨CNN模型，这几年大家都干了什么1softmaxlosssoftmaxloss是我们最熟悉的loss之一了，分类任务中使用它
有三AI·2019-11-06 04:40

深度学习中常用的损失函数

二、分类任务损失1、0-1loss2、熵与交叉熵loss3、softmaxloss及其变种4、KL散度5、Hingeloss6、Exponentialloss与Logisticloss三、回归任务损失1
南淮北安·2019-10-22 20:56

focal loss理解

(1)focallossfocalloss的函数形式为:(1)其中，zk为softmax的输入，f(zk)为softmax的输出，-log(f(zk))为softmaxloss,alpha和gamma为
无言独上博客·2019-10-17 16:00

caffe中softmax loss源码阅读

softmaxloss对其输入zj求导：(2)如果j==k，则zk是变量，否则zj是变量。
无言独上博客·2019-10-17 14:00

【Semantic Segmentation】语义分割综述 -- loss

【SemanticSegmentation】语义分割综述--losslossohemfocal-loss[Lovasz-Softmaxloss]Atractablesurrogatefortheoptimizationoftheintersection-over-unionmeasureinneuralnetworks
Arron_hou·2019-09-20 18:01

（四）用faster r-cnn训练自己的数据集（添加一个新的层：centerLoss层用于监督训练)

一，简介想做目标检测和大分类，在py-faster-rcnn的基础上使用ps-ROI操作，并使用了可变性卷积（deformableConvlution)；原先对于分类结果cls_score的损失用的是softmaxloss
咂尾鸭·2019-08-06 16:08

面试需要学习的基础知识汇总-BMC（20190804建）（索引）

目录深度学习机器学习论文图像处理面试问题深度学习attention机制：pixel还是frame，是soft还是hard优化器，优化方法（化器有哪些，怎么演进的，平时怎么用，如何调参数）（非常重要）momentum损失函数softmaxloss
bl128ve900·2019-08-04 18:32

【论文笔记】基于深度超球面多样化嵌入的人体重确认

这篇文章中，我们使用了一个经过修改的SoftmaxLoss函数，称为球面SoftmaxLoss函数，来同时解决分类问题并训练一个超球面流形分类问题。
nymph_h·2019-07-12 14:20

deep learning中各种loss function大杂烩

SoftmaxLoss网络的全连接层出来后，会加上一个softmax层，softmax的输入是该样本在某个类下的得分（这
DiLLVeRsE·2019-05-19 11:37

The Lovasz-Softmax loss: A tractable surrogate for the optimization of the ´ intersection-over-union

文章目录1.简介2.子模损失函数的优化替代前景-背景分割多分类语义分割3.并集上的交集优化1.简介关于简介请参考Lovasz-Softmaxloss2.子模损失函数的优化替代为了在连续优化框架中优化Jaccard
得克特·2019-03-30 21:45

【AI-1000问】softmax loss和交叉熵有什么关系？

文章首发于微信公众号《有三AI》【AI-1000问】softmaxloss和交叉熵有什么关系？往期视频（前往公众号观看）softmaxloss和交叉熵有什么关系？
言有三·2019-03-23 14:12

LovaszSoftmax

论文:TheLovasz-Softmaxloss:Atractablesurrogatefortheoptimizationoftheintersection-over-unionmeasureinneuralnetworksGithub
watersink·2019-01-18 11:15

极简笔记 The Lovasz-Softmax loss: A tractable surrogate for the optimization of the intersection-over-un

极简笔记TheLovasz-Softmaxloss:Atractablesurrogatefortheoptimizationoftheintersection-over-unionmeasureinneuralnetworks
Hibercraft·2019-01-04 23:40

线性回归基础梳理

常见的损失误差有五种：1.铰链损失（HingeLoss）：主要用于支持向量机（SVM）中；2.互熵损失（CrossEntropyLoss，SoftmaxLoss）：用于Logistic回归与Softmax
方糖_Sugar·2018-12-10 13:00

pytorch faster rcnn复现系列（一） RPN层输入输出维度理解

目录1.1*1FC层2.anchor_target_layer_>rpn_data3.二分类softmaxloss4.回归损失rpn_loss_bbox5.softmax二分类分类概率6.prosal_layer
Snoopy_Dream·2018-11-01 12:41

机器学习中常用损失函数

2.常用损失函数常见的损失误差有五种：1.铰链损失（HingeLoss）：主要用于支持向量机（SVM）中；2.互熵损失（CrossEntropyLoss，SoftmaxLoss）：用于Logistic回归与
Missayaa·2018-10-18 14:50

CNN训练相关细节

文章目录超参数确定方法学习率BatchSizeCaffe|Solver/ModelOptimization损失计算判断网络是否收敛（Converge）Caffe中的神经网络Softmax、SoftmaxLoss
ShuqiaoS·2018-09-14 11:51

softmax loss 与cross-entropy loss的区别

Technicallynobecause"softmaxloss"isn'treallyacorrectterm,and"cross-entropyloss"is.Socross-entropylossisreallythecorrecttermtousewhendescribingthefunction
Takoony·2018-09-04 09:30

论文阅读之Arcface

Arcface论文阅读文章目录Arcface论文阅读人脸识别流程数据VGG2MS-Celeb-1MMegaFaceLFWCPFAgeDB损失层SoftmaxLossCenterLossA-SoftmaxLoss
Wuzebiao2016·2018-08-19 17:04

softmax loss层的求导反向传播

关于softmax和crossentropy的介绍和解释可以详见我的另一篇博客softmaxloss。这篇博客仅解释如何对softmaxloss层进行求导反向传播。  
keep_forward·2018-07-08 11:16
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