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.params["l"], self.params["sigma_f"]], bounds=((1e-4,1...
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...
标准差代表不确定性,直接进行sigmoid函数处理到$[0,1]$间 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...
标准差代表不确定性,直接进行sigmoid函数处理到[0,1][0,1]间 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,...
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
(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$tx$的NLL损失,$W$、$H$和$K$分别为特征图宽高的grid数以及anchor数,$\mu{tx}(x{ijk})$和${\sum}{t_x}(x{ijk})$为...
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...
注意实际实现用log的likelihood, importnumpyasnpfromdataclassesimportdataclass@dataclassclassGaussianNaiveBayes:deflikelihood(self,data,mean,variance):eps=1e-6coeff=1/(np.sqrt(2*np.pi)*variance+eps)expoment=np.exp(-1*(data-mean)**2/(2*variance*variance+eps))returncoeff*expoment+epsdeffit(self...
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 =...