GCE(Generalized Cross Entropy)损失函数是一种常用的分类损失函数,它是对交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss)的一种改进。在分类问题中,我们需要将样本分到不同的类别中,优化模型参数使得模型预测的类别与实际类别尽可能接近。 为了解决这个问题,GCE损失函数引入了一个可调节的超参数q,用于控制不同预测概率之间的差异...
loss来优化训练过程,模型在ResNet-50上提升3.2%,算法思路巧妙,结构易移植且效果也不错,值得学习论文:Fine-grained Recognition: Accounting for...diversification block,掩盖显著的特征,从而迫使网络去寻找外观相似的类别的不易察觉的不同点论文提出的方法能够加速模型的收敛以及提高识别的效果 Method *** [1240] ...
泰坦尼克号沉没一百多年后,施万克和罗飞想要找到答案。 泰坦尼克号幸存者劳伦斯·贝斯利(Lawrence Beesley)在灾难发生九周后,发表了回忆录《殒命的铁达尼号》(The Loss of the S.S. Titanic)。长期以来,人们都不知道,幸存者中还有6名中国人。找到他们 罗飞喜欢拍摄纪录片,更确切地说,他喜欢拍人。他和施万克合作,...