那么我们一步一步介绍人脸识别中常用的损失函数。 2、Softmax Loss Softmax :将特征图扁平化后的输出映射到(0,1)之间,给出每个类的概率。假设最后一层特征图尺度是: 5∗5∗1000 。再将这些特征输入给扁平化 为 [ N∗1 ] 个向量(这里的 N 是5∗5∗1000=25000)。下面扁平化的 [ N X 1 ] 的向量进入全
人脸识别中常用的损失函数CenterLoss、ASoftmax、AMSoftmax、ArcFace介绍如下：CenterLoss：定义：定义了每个类的中心，目标是使同一类的数据向类中心靠近，对距离类中心远的数据进行惩罚。作用：有助于提高特征的判别性，使得同一类别的样本在特征空间中更加紧凑。ASoftmax Loss：基础：在Softmax Loss的基础...
softmax损失函数是一种多类别分类器,它可以将输入数据映射到概率分布上,从而计算出每个类别的概率。 softmax损失函数的计算公式如下:L = -log(e^yi / ∑(e^yj)),其中yi表示第i个类别的得分,∑(e^yj)表示所有类别得分的指数和。通过这个公式,我们可以计算出每个类别的概率,并将其用作分类的依据。 softmax...
max函数真正的smooth版本是LogSumExp函数。 使用LogSumExp函数取代max函数: , LogSumExp函数的导数恰好为softmax函数: 。 经过这一变换,给予非目标分数的1的梯度将会通过LogSumExp函数传播给所有的非目标分数,各个非目标分数得到的梯度是通过softmax函数进行...
百度试题 结果1 题目注意力机制中, Softmax函数的作用是什么? A. 将注意力权重归一化 B. 用于提取信息 C. 计算注意力权重 D. 用于计算损失函数 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
下面关于损失函数的描述中,错误的说法是哪个? A.损失函数的结果数值相对比较大说明模型的拟合能力更强B.均方误差损失函数主要用于数值预测C.使用Softmax函数的好处是可以使分类问题的预测结果更加明显D.交叉熵损失函数的用途主要应用在互相排斥的分类任务中相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏 ...
这部分可以参考损失函数改进之Large-Margin Softmax Loss,基本一样。 公式6也就是作者文中最终使用的loss公式。因此A-softmax loss可以看成是large margin softmax loss的改进版,也就是在large margin softmax loss的基础上添加了两个限制条件。 Figure3表示从几何角度看A-softmax loss。
常用损失函数()、()。 A、平方损失函数 B、softmax函数 C、max函数 D、交叉熵损失函数 该题目是多项选择题,请记得选择多个答案! 正确答案 点击免费查看答案 会员登录试题上传试题纠错 TAGS 常用经常使用损失函数平方CMAX关键词试题汇总大全 本题目来自[12题库]本页地址:https://www.12tiku.com/newtiku/919842/...
百度试题 结果1 题目常用损失函数:O、Oo A. 平方损失函数 B. softmax函数 相关知识点: 试题来源: 解析 AD Cxmax函数 D、交叉端损失函数 答案:AD反馈 收藏
A、Softmax函数输出样本属于每个类别的概率 B、Softmax函数是损失函数 C、Softmax函数常用于多分类问题 D、Softmax函数是sigmoid函数在多分类问题上的推广 点击查看答案 在线练习 手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 服用复方磺胺甲恶唑期间多饮水,同时服用碳酸氢钠,减少磺胺结晶的形成。( ) A.对 B.错 点...