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...
return0.5* self.train_y.T.dot(np.linalg.inv(Kyy)).dot(self.train_y) +0.5* np.linalg.slogdet(Kyy)[1] +0.5* len(self.train_X) * np.log(2* np.pi) ifself.optimize: res = minimize(negative_log_likelihood_loss, [self.para...
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 =...
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...
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 ...
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_{ijk})为t_x的值和不...
Gaussian Pseudo-loglikelihoodWagner Hugo Bonat
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...
第一种解读把所有东西看成确定性的函数,目标是minimize error;第二种考虑概率,目标是maximize某个probability(比如MLE maximizes log likelihood,即max probability of data given parameter,算是把data看成有概率的而parameter是确定性的;MAP maximizes a posterior是max prob of parameter given data,考虑的是后验概率...
Evaluate the log-likelihood using the current values of the hyper/parameters and check if the convergence criterion is satisfied. If, not return to step 3 6. Finally, after convergence is reached, estimate the marginal probability of observing a vector of choices y, Py, for all decision-makers...