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...
做了上面的铺垫后就可以引出论文的损失函数了。现在对于网络输出的每个bbox坐标都满足均值为 μ \mu μ,方差为 σ \sigma σ的高斯,因此论文中使用了NLL_LOSS,即是negative log likelihood loss。 其中: 这个式子表示了对于bbox的ground truth框的每一个值在均值为 u t x u_{tx} utx和房差为 σ t ...
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...
log-likelihood: \begin{aligned} l(\theta) &= \log \prod_{i=1}^NP(x_i,y_i)\\ &=\sum_{i=1}^N\log (P(x_i\mid y_i)P(y_i))\\ &=\sum_{i=1}^N[\log (\mathcal{N(\mu_1,\Sigma)}^{y_i}\cdot\mathcal{N}(\mu_2,\Sigma)^{1-y_i})+\log \phi^{y_i}(1-\...
现在对于网络输出的每个bbox坐标都满足均值为μ,方差为σ的高斯,因此论文中使用了NLL_LOSS,即是negative log likelihood loss。 其中:这个式子表示了对于bbox的ground truth框的每一个值在均值为utx和房差为σtx的高斯分布下的值xijkG,其中高斯分布的密度函数是: f(x)=2πσ1exp(−2σ2(x−μ)2)。
做了上面的铺垫后就可以引出论文的损失函数了。现在对于网络输出的每个bbox坐标都满足均值为,方差为的高斯,因此论文中使用了NLL_LOSS,即是negative log likelihood loss。 其中: 这个式子表示了对于bbox的ground truth框的每一个值在均值为和房差为的高斯分布下的值,其中高斯分布的密度函数是: 。其中每个对应的输出...
defnegative_log_likelihood_loss(params): self.params["l"], self.params["sigma_f"] = params[0], params[1] Kyy = self.kernel(self.train_X, self.train_X) +1e-8* np.eye(len(self.train_X)) return0.5* self.train_y.T.dot...
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.x[1] self.is_fit =...
LogLikelihood for Gaussian Mixture ModelsAlfred UltschCatharina Lippmann
state_sequences.append(ss)returnlogprob, state_sequences 開發者ID:jchodera,項目名稱:mixtape,代碼行數:46,代碼來源:ghmm.py 示例2: test_2 ▲點讚 6▼ # 需要導入模塊: from sklearn.hmm import GaussianHMM [as 別名]# 或者: from sklearn.hmm.GaussianHMM import_compute_log_likelihood[a...