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hit的检测框就是正样本。容易的正样本是指置信度高且hit的检测框,困难的正样本就是置信度低但hit的检测框,容易的负样本是指未hit且置信度低的检测框,困难的负样本指未hit但置信度高的检测框(hit指预测框和gt框iou是否大于设定的阈值)。 · IOU loss: 四点回归存在问题: 通过4个点回归坐标框的方式是假设4...
正如其他知友回答的，smooth L1 loss 主要就是解决当预测结果和ground-truth相差多大时限制梯度的作用。这...
MSE导出预测值的均值，而MAE导出预测值的中位数。是因为这个原因吗？
L1即是Losso回归,L2是岭回归 L1范数是指向量中各个元素绝对值之和,用于特征选择; L2范数 是指向量各元素的平方和然后求平方根,用于 防止过拟合,提升模型的泛化能力 L1与L2区别:使用L1可以得到稀疏的权值;用L2可以得到平滑的权值 机器学习中正则化项L1和L2的直观理解 L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚...
深度学习一般什么情况下使用nn.L1Loss？？ 各个损失函数的使用 一般都是靠什么来决定呢 深度学习一般什么情况下使用nn.L1Loss？？ 各个损失函数的使用 一般都是靠什么来决定呢
paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.4/api_cn/layers_cn.html#huber-loss for huber loss, ...
之所以想用l1来替代l0，就是因为l1 penalty的regularizer是convex，这个在优化问题上有很好的优化保证。但...
tf.nn.l2_loss(t, name=None)对t采用l2范式进行计算:output = sum(t ** 2) / 2, t是一维或者多维数组。 tf.add_n([p1, p2, p3...])实现列表元素相加,p1, p2, p3分别表示列表 一种显示的计算: loss =(tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits...