“dfl损失函数”全称为“数据平均保真度(distributional feature loss)损失函数”,由一项2018年发表的论文《Distributional Feature Learning for FMRI Analysis》提出。它是一种基于密度统计的损失函数,主要用于脑神经影像学的功能磁共振成像(fMRI)分析,可以发现不同功能区域之间的相似性和差异性。 2. “dfl损失函数”的...
今天在 QQ 群里的讨论中看到了 Focal Loss,经搜索它是 Kaiming 大神团队在他们的论文Focal Loss for Dense Object Detection提出来的损失函数,利用它改善了图像物体检测的效果。不过我很少做图像任务,不怎么关心图像方面的应用。 本质上讲,Focal Loss 就是一个解决分类问题中类别不平衡、分类难度差异的一个 loss,总...
将KM维向量分成M组,M是类别数目。对每个组中的最显著区域利用跨通道平均池化(cross-channel-pooling)取平均,得到结果代表了每一类中最显著区域的效果,后接softmax loss加入监督信息,隐式地赋予其类别判定。至此,通过学习,以上提到的1 * 1 * C * MK卷积核达到判别性区域检测效果。核心代码块如下: fc_part = s...
box_loss cls_lossdfl_loss Instances含义 loss for 作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP,神经网络个人主页丨kexue.fm 前言今天在 QQ 群里的讨论中看到了 Focal Loss,经搜索它是 Kaiming 大神团队在他们的论文 Focal Loss for Dense Object Detection 提出来的损失函数,利用它改善了图像物体检测...
由于在softmax loss和1*1卷积层中,没有可以学习到的参数,我们直接通过损失函数调整滤波器权重。之前的工作在side loss和主网络中有学习的权重。主网络只收反向传播和梯度的影响,这和以前的网络不同。 3.3层的初始化 如果随便的初始化,容易收敛到差的局部最小。所以,为了克服这个问题,采用非随机初始化的方法。
17、步骤7.5,主节点cm结合每个训练节点tn差分隐私本地模型的损失值lossi及候选主节点cn节点返回的秘密随机扰动聚合结果rk,将训练节点tn节点分为如下三种信任状态:当lossi∈(0,avglv)时,该训练节点tn为良性节点,当lossi≥avgle且rk≠r时,该训练节点tn为拜占庭节点,否则,该训练节点tn为普通节点; ...