使用CTC作为loss的计算方法,训练样本无需对齐。而且CTC使用前向后向算法递推计算,提高了计算速度。 CTC 假设每个时间片是相互独立的,熟悉RNN的朋友们都知道这是稍微不合理的。 http://weixin.qq.com/r/8kiutvPEA658rbfV9x3g (二维码自动识别) 参考 [1]. Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegment...
ctc loss原理 CTC(loss)是CTC(Connectionist Temporal Classification)损失函数的简称,它用于解决序列识别问题,如语音识别、文本识别等。CTC是一种基于神经网络的序列解码方法,其主要思想是将输入序列映射到输出序列,并使用空格符号将相邻的相同输出合并,从而消除输入和输出序列之间的对齐问题。 CTC(loss)损失函数的原理是...
两个前向概率之和便得到前向概率之和.如图的右下角两个位置概率之和. 利用前向概率计算ctc 的loss 即 等于最小化对数域. 所以loss的值为: 简化计算 我们看到在计算过程中我们发现了大量的连乘。由于每一个数字都是浮点数,那么这样连乘下去,最终数字有可能非常小而导致underflow。所以我们要将这个计算过程转到对数...
ctc loss定义为ground truth标签序列的概率的负对数。上式表示的样本集的loss,是对每个样本的loss求和得到。 因为这个loss函数是可导的,所以loss对网络权重的梯度是可以通过反向传播算法得到的。 样本集的loss对网络权重的梯度是单个样本的梯度和。 现在设l=z并且定义: 这里l′=z′,所以X(t,u)的意思是第t步经过...
简介:【项目实践】中英文文字检测与识别项目(CTPN+CRNN+CTC Loss原理讲解)(二) 2、CRNN网络 现今基于深度学习的端到端OCR技术有两大主流技术:CRNN OCR和attention OCR。其实这两大方法主要区别在于最后的输出层(翻译层),即怎么将网络学习到的序列特征信息转化为最终的识别结果。这两大主流技术在其特征学习阶段都...
这里我们直接使用warp-ctc中的变量进行分析。我们定义T为RNN输出的结果的维数,这个问题的最终输出维度为alphabet_size。而ground_truth的维数为L。也就是说,RNN输出的结果为alphabet_size*T的结果,我们要将这个结果和1*L这个向量进行对比,求出最终的Loss。
pytorch ctcloss详解 从实际应用去学习Pytorch 以前的框架学习,过于花里胡哨,本章开始,从实际应用出发!包含单机多卡使用 目录 1.Pytorch中clone(),detach()在反向传播时的用法 2.Pycharm字体放大 任务栏放大:参考博文 代码界面,鼠标滚动缩放:参考博文 2.输出前K个最大值--torch.topk(input, k, dim=None, ...
损失(Softmax with cross-entropy loss)。 2.均方差损失(Mean Square Error,MSE) 均方误差损失又称为二次损失、L2损失,常用于回归预测任务中。均方误差函数通过计算预测值和实际值之间距离(即误差)的平方来衡量模型优劣。即预测值和真实值越接近,两者的均方差就越小。 计算方式:假设有 n个训练数据 xi ,每个训练...
ctcloss反向传播计算原理 CTC loss, also known as Connectionist Temporal Classification loss, is commonly used in machine learning tasks, especially in the field of speech recognition. It is a crucial part of the training process for neural networks that aredesigned to transcribe audio into text. ...
CTCLoss是一类损失函数,用于计算模型输出yy和标签labellabel的损失。loss=CTCLoss(y,label)loss=CTCLoss(y,label)神经网络在训练过程中,是让lossloss减少的过程。常用于图片文字识别OCR和语音识别项目,因为CTCLoss计算过程中不需要yy和labellabel对齐,这样做的好处就是大幅的减轻了数据对齐标注的工作量,极大的提高了...