代码实现 L-Softmax loss 效果展示 如图1所示,使用标准的Softmax loss,不同类别的样本分布会紧挨在一起(不同类别之间的夹角很小),这为模型预测样本的类别带来了一定的困难和模糊性。而使用L-Softmax loss以后,可以看到不同类别之间的分界更为清晰,不同类别之间的夹角增大,同时同类分布也更为紧凑。 注意:L-Soft...
\quad 我们⽤的是Softmax Loss ，对于输⼊x_i ，Softmax Loss L_i 定义以下：\begin{split} L_i &= -\log(\frac{\exp(W_{yi}^Tx_i+b_{yi})}{\sum_j\exp(W_{j}^Tx_i+b_{j})}) \cr &= -\log(\frac{\exp(\|W_{yi}^T\|·\|x_i\|\cos(\theta_{yi,i})+b_{yi})}{...
Modified Softmax Loss与A-Softmax Loss的不同之处在于两个不同类的决策平面是同一个,不像A-Softmax Loss,有两个分隔的决策平面且决策平面分隔的大小还是与$m$的大小成正相关,如下图所示。 2. A-Softmax Loss的性质 性质1:A-Softmax Loss定义了一个大角度间隔的学习方法,$m$越大这个间隔的角度也就越大...
论文中还给出了这三种不同Loss的几何意义,可以看到的是普通的softmax(Euclidean Margin Loss)是在欧氏空间中分开的,它映射到欧氏空间中是不同的区域的空间,决策面是一个在欧氏空间中的平面,可以分隔不同的类别。Modified Softmax Loss与A-Softmax Loss的不同之处在于两个不同类的决策平面是同一个,不像A-Softma...
具体的C++代码在margin_inner_product_layer.cpp。 ### A-Softmax Loss ### layer { name: fc6 type: MarginInnerProduct ottom: fc5 ottom: la el top: fc6 top: lam da param { lr_mult: 1 decay_mult: 1 } margin_inner_product_param { num_output: 10572 type: QUADRUPLE weight_filler ...
时产生摊余O(1)成本。这个计算也会以相同的计算成本ji计算梯度g(m)。这是一个强有力的结果,意味着一个更严密的JacCard loss的代理功能是可行的,并且时间复杂度为o(plogp)。算法1总结了该方法的损耗面梯度的计算方法。 翻译了这么多,并没有太多理解,再看一下代码理解下吧…...
我们用的是Softmax Loss,对于输入xi,Softmax LossLi定义以下: Li=−log(exp(WTyixi+byi)∑jexp(WTjxi+bj))=−log(exp(∥WTyi∥⋅∥xi∥cos(θyi,i)+byi)∑jexp(∥WTj∥⋅∥xi∥cos(θj,i)+bj))(1.2) 式(1.2)中的j∈[1,K],其中K类别的总数。上面我们限制了一些条件:∥Wi∥=1,bi...
name="sampled_softmax_loss", seed=None): 因此 代码中的参数赋值顺序错误 labels 对应的应是train_labels inputs对应的应是tf.reduce_sum(embeds, 1) 解决办法: 采用指定赋值的方式:tf.nn.sampled_softmax_loss(weights=softmax_weights, biases=softmax_biases, ...
loss.backward()print(loss, data.grad)输出：tensor([[ 0., 0., 1.],[ 0., 1., 0.],[ 1., 0., 0.]])# loss:损失和 input's grad:输⼊的梯度 tensor(1.4076) tensor([[ 0.0300, 0.0816, -0.1116],[ 0.0300, -0.2518, 0.2217],[-0.3033, 0.0816, 0.2217]])注意：对于...
代码 logits=tf.add(tf.matmul(fcl2,weight5),bias5)softmax=tf.nn.softmax(logits)#softmax()函数在这里其实是多余的,因为下面会自动进行softmax计算。defloss(logits,labels):labels=tf.cast(labels,tf.int64)cross_entropy=tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits,labels=labels,name...