Reconstruction of loss function 对objectness和category,YOLOv3使用cross_entroy loss。对bbox,YOLOv3使用sum square loss。 在Gaussian YOLOv3中,因为bbox的坐标已经用gaussian modeling,loss也应该改为negtive log likelihood(NLL) loss: L_x = -\sum_{i=1}^W\sum_{j=1}^H\sum_{k=1}^K\gamma_{ijk...
那么为啥有这么多人把MLE和OLSE搞混,因为当likelihood用的是gaussian的时候,由于gaussian kernel里有个类似于Euclidean distance的东西,一求log就变成square loss了,导致解和OLSE是一样的。而碰巧刚接触MLE的时候基本都是gaussian假设,这才导致很多人分不清楚。 从概率论的角度: Least Square 的解析解可以用 Gaussian...
经过了(2)、(3)、(4)的式子变换之后,就得到了高斯模型真正的均值和方差。 三、loss function 在满足了高斯分布的均值和方差后,文中对损失函数也相对做了改进,采用NLL_LOSS损失函数,即negative log likelihood loss(负对数似然损失),主要修改的是坐标回归处的损失,其他的分类和前景的交叉熵损失没变化。 此外,在...
对于没有经过任何优化的高斯过程回归,n 个样本点时间复杂度大概是 ,空间复杂度是 ,在数据量大的时候高斯过程变得 intractable 高斯过程回归中,先验是一个高斯过程,likelihood 也是高斯的,因此得到的后验仍是高斯过程。在 likelihood 不服从高斯分布的问题中(如分类),需要对得到的后验进行 approximate 使其仍为高斯过...
# get negated exact marginal log likelihood p(y|x) loss = -mll(out, y) # caculated gradients using autograd loss.backward() # perform gradient update optimizer.step() # print optimization log if verbose: if e % 5 == 0: lengthscale = model.kernel.base_kernel.lengthscale.squeeze(0)....
Reconstruction of loss function 由于输出是作为高斯模型的参数,bbox的损失函数将修改为负对数似然(negative log likelihood, NLL)损失,objectness和class的损失函数不变。公式5为$t_x$的NLL损失,$W$、$H$和$K$分别为特征图宽高的grid数以及anchor数,$\mu_{t_x}(x_{ijk})$和${\sum}_{t_x}(x_...
(self.train_X) * np.log(2 * np.pi)if self.optimize: res = minimize(negative_log_likelihood_loss, [self.params["l"], self.params["sigma_f"]], bounds=((1e-4, 1e4), (1e-4, 1e4)), method='L-BFGS-B') self.params["l"], self.params["sigma_f"] = res.x[0], res....
Reconstruction of loss function 由于输出是作为高斯模型的参数,bbox的损失函数将修改为负对数似然(negative log likelihood, NLL)损失,objectness和class的损失函数不变。公式5为txtx的NLL损失,WW、HH和KK分别为特征图宽高的grid数以及anchor数,μtx(xijk)μtx(xijk)和∑tx(xijk)∑tx(xijk)为txtx的值...
Reconstruction of loss function 由于输出是作为高斯模型的参数,bbox的损失函数将修改为负对数似然(negative log likelihood, NLL)损失,objectness和class的损失函数不变。公式5为 的NLL损失, 、 和 分别为特征图宽高的grid数以及anchor数, 和 为
【图像压缩】高斯混合-注意力模型 《Learned Image Compression with Discretized Gaussian Mixture Likelihoods and Atten》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。