PyTorch梯度裁剪避免训练loss nan的操作
这篇文章主要介绍了PyTorch梯度裁剪避免训练loss nan的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
Cross-Entropy Loss 与Accuracy的数值关系
以分类任务为例, 假设要将样本分为\(n\)个类别.先考虑单个样本\((X, z)\).将标题\(z\)转化为一个\(n\)维列向量\(y = (y_1, \dots y_k, \dots, y_n)^T\):\[y_k=\begin{cases}0& k \neq z\\1& k ...
Pytorch训练网络过程中loss突然变为0的解决方案
这篇文章主要介绍了Pytorch训练网络过程中loss突然变为0的解决方案，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
[论文阅读] A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition (Center Loss)
原文： A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition用于人脸识别的center loss。1）同时学习每个类的深度特征的中心点2）对深度特征和其对应的类中心的距离有一定的惩罚提出的center loss函数在...
论文阅读笔记四十四：RetinaNet:Focal Loss for Dense Object Detection(ICCV2017）
论文原址：https://arxiv.org/abs/1708.02002github代码：https://github.com/fizyr/keras-retinanet摘要目前，具有较高准确率的检测器基于双阶段的目标检测算法实现，单阶段通过对可能存在的位置进行密集的采样操作，一定程度上要比双阶段...
keras 自定义loss层+接受输入实例
这篇文章主要介绍了keras 自定义loss层+接受输入实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
tensorflow l2_loss函数
1、l2_loss函数tf.nn.l2_loss(t, name=None)解释：这个函数的作用是利用 L2 范数来计算张量的误差值，但是没有开方并且只取 L2 范数的值的一半，具体如下：output = sum(t ** 2) / 22、tensorflow实现import tensorflow ...
浅谈keras中loss与val_loss的关系
这篇文章主要介绍了浅谈keras中loss与val_loss的关系，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Tensorflow 自定义loss的情况下初始化部分变量方式
今天小编就为大家分享一篇Tensorflow 自定义loss的情况下初始化部分变量方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
triplet loss
因为待遇低，因为工作不开心，已经严重影响了自己的工作积极性和工作效率，这几天发觉这样对自己实在是一种损失，决定提高工作效率，减少工作时间。说说最近做的tracking, multi-object tracking。object tracking首先要有object才能tracking是吧，而学术上研...
Basic Classifiers and Loss Functions
Linear Classifier and Hing Loss (or Multiclass SVM Loss)Linear Mapping (Score function)Linear ClassifierHinge LossRegularizationSoftmax Classifier and...
使用keras框架cnn+ctc_loss识别不定长字符图片操作
这篇文章主要介绍了使用keras框架cnn+ctc_loss识别不定长字符图片操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
关于keras多任务多loss回传的思考
这篇文章主要介绍了关于keras多任务多loss回传的思考，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
Keras loss函数剖析
这篇文章主要介绍了Keras loss函数剖析，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
惩罚因子（penalty term）与损失函数（loss function）
penaltyterm和lossfunction看起来很相似，但其实二者完全不同。惩罚因子：penaltyterm的作用是把受限优化问题转化为非受限优化问题。比如我们要优化：minf(x)=$x^2-10x$ x受限于g(x)=x-3<=0我们可以利用惩罚因子，将上述问题转化为非受限约束问题，...
softmax，softmax loss和cross entropy的区别
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921我们知道卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用已经非常广泛了，一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层（pooling），全连接层，...
caffe绘制loss曲线和accuracy的方法
在tensorflow中我们可以了利用tensorboard来绘制训练过程中的曲线等，对于caffe我们应该如何绘制呢在caffe当中也有自带的绘制方法，caffe中工具的地址：caffe/tools/extra/parse_log.shcaffe/tools/extra/extract_secon...
caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线
在caffe的训练过程中，大家难免想图形化自己的训练数据，以便更好的展示结果。如果自己写代码记录训练过程的数据，那就太麻烦了，caffe中其实已经自带了这样的小工具caffe-master/tools/extra/parse_log.sh caffe-master/tools/extra/extra...
Windows+Python3下绘制Caffe训练日志中的Loss和Accuracy曲线图
在深度学习中，可以通过学习曲线评估当前训练状态：trainloss不断下降，testloss不断下降，说明网络仍然在认真学习中。trainloss不断下降，testloss趋于不变，说明网络过拟合。trainloss趋于不变，testloss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需减小学习速率或者批量数据尺寸...
损失函数Center Loss 代码解析
centerloss来自ECCV2016的一篇论文：ADiscriminativeFeatureLearningApproachforDeepFaceRecognition。 论文链接：http://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf 代码链接：https://...