Alex graves的博士论文地址:https://www.cs.toronto.edu/~graves/preprint.pdf 1 Loss Function 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...
C-CTC Loss是CTC Loss + Center Loss的简称。 其中Center Loss出自论文 < A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition>. 最早用于人脸识别任务,用于增大累间距离,减小类内距离, 是Metric Learning领域一种较早的、也比较常用的一种算法。 在中文OCR识别任务中,通过对badcase分析, 我们发...
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...
具体的参数调整方法,可以阅读以下论文进行了解:Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks 4.平衡 L1损失(Balanced L1 Loss)—目标检测 目标检测(object detection)的损失函数可以看做是一个多任务的损失函数,分为分类损失和检测框回归损失:Lp,u,tu,v=Lcls...
具体的参数调整方法,可以阅读以下论文进行了解:Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks 4.平衡 L1损失(Balanced L1 Loss)---目标检测 目标检测(object detection)的损失函数可以看做是一个多任务的损失函数,分为分类损失和检测框回归损失: ...
CTC Loss 的计算比较复杂,参考链接有比较详细的推到过程。 所以这边的解释主要通过截图论文 [1] 公式加以解释。 以下公式和图片都来自于论文 [1]. CTC 的计算包含一个softmax output layer, 而且也会多一个label (blank). 一个路径path 的概率计算如下。 这里, x 是输入数据, y 是输出数据, 都是序列。
具体的参数调整方法,可以阅读以下论文进行了解:Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks 4.平衡 L1损失(Balanced L1 Loss)---目标检测 目标检测(object detection)的损失函数可以看做是一个多任务的损失函数,分为分类损失和检测框回归损失: ...
。此处,sg 表示 stop-gradient,防止这一项的梯度影响目标分布。Consistency regularization loss 公式为: 方法解释 论文从三个不同的角度来解释 CR-CTC 的本质行为:1)self-distillation;2)masked prediction;3)peak suppression。 Self-distillation 当我们在训练中使用 dropout [5] 和 stochastic depth [6] 等模型正...
1. ctc_loss, 计算ctc loss defctc_loss(labels, inputs, sequence_length, preprocess_collapse_repeated=False, ctc_merge_repeated=True, time_major=True): 这个类执行softmax操作,所以输入应该是LSTM输出的线性映射 inputs, 最内部维度大小是num_classes,代表“num_labels +1” 个类别,其中num_labels是真实...
CTC loss 依据RNN网络的性质,每个时刻输出一个字符,RNN的最终输出是字符序列 S S S,需要后处理才能得到标签 T T T。在实际应用中,例如文字识别过程中, S S S和 T T T的长度是变化的,且不是等长的,那么就需要一种算法来完成对齐操作。CTC算法能够自动地完成 S S S和 T T T对齐。 假设训练数据集 S ...