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一般处理图像类的卷积神经网络输入都是图像,而标签(或言之输出结果)是根据任务而定的。以分类任务为例,标签就是一个单一类别,以目标检测为例,输出是4维向量(4个元素分别代表矩形框左上角x坐标,左上角y坐标,矩形框x方向长度,y方向长度)。而语义分割的输出是什么呢?语义分割的本质是对图像中每一个像素进行分类,...
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: $L_{p,u,tu,v}=L_{cls}(p,u)+\lambda[u\geq1]L_{loc}(t^u,v)$ $L_cls$表示分类损失函数、$L_loc$表示检测框回归损失函数。在分类损失函数中...
使用CTCLoss做损失函数时不收敛 DONE #I43WBRBug-Report Excelsiorly 创建于 2021-08-04 17:20 nameaboutlabels Bug ReportUse this template for reporting a bugkind/bug Environment Hardware Environment(GPU): Uncomment only one/device <>line, hit enter to put that in a new line, and remove leading...
深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测 1.交叉熵损失函数 在物理学中,“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域,提出了“信息熵”概念,通过对数函数来测量信息的不确定性。交叉熵(cross entropy)是信息论中的重...
深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测 1.交叉熵损失函数 在物理学中,“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域,提出了“信息熵”概念,通过对数函数来测量信息的不确定性。交叉熵(cross entropy)是信息论中的重...
。该模型在 n 个训练数据下所产生的均方误差损失可定义如下:MSE=1nn∑i=1(yi−^yi)2 假设真实目标值为100,预测值在-10000到10000之间,我们绘制MSE函数曲线如 图1 所示。可以看到,当预测值越接近100时,MSE损失值越小。MSE损失的范围为0到∞。 3.CTC损失 3.1 CTC算法算法背景---文字识别语音等序列问题 ...
深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测 1.交叉熵损失函数 在物理学中,“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域,提出了“信息熵”概念,通过对数函数来测量信息的不确定性。交叉熵(cross entropy)是信息论中的重...
深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测,1.交叉熵损失函数在物理学中,“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域,提出了“信息熵”概念,通过对数函数来测量信息的不确