Loss function. 为了验证( validate)Charbonnier损失函数的影响,我们用L2损失函数对所建议的网络进行了训练。我们使用更大的学习速率(1e- 4),因为L2的梯度幅值更小。如图2所示,用L2 loss优化的网络(绿线)需要更多的迭代(iterations)才能在SRCNN中获得类似的性能。在图3(d)中,我们展示了用L2损失训练的网络产生了更...
第二个theoritical justification来自一篇很有名的contrastive learning的理论分析(A theoretical analysis of contrastive unsupervised representation learning). 里面有提到一种有更优的界的contrastive loss,block loss。我们可以看到,因为我们脱离了sigmoid function的束缚,所以很容易的我们的loss function可以写成类似的Block...
机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y,其中x是原始数据点的表达,目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是可以的)。f可能是显式的或隐式的、线性...
Loss function: (四)总结 论文链接:传送门 (一)介绍 这篇文章引入Laplacian Pyramid来对超分方法进行改进。主要是对 Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks 这篇文章的改进。之前的方法有以下几点缺点 使用了bicubic的interpolate对图片进行预处理,使图片达到预先设定的分辨率。但这引入了不必要的计算...
MPSCnnYoloLossDescriptor MPSCnnYoloLossNode MPSCopyAllocator MPSDataLayout MPSDataType MPSGradientNodeHandler MPSGRUDescriptor MPSImage MPSImageAdd MPSImageAllocator_Extensions MPSImageAreaMax MPSImageAreaMin MPSImageArithmetic MPSImageBatch MPSImageBilinearScale MPSImageBox MPSImageConversion MPSImageConvolución...
Several wave equations for power-law attenuation have a spatial fractional derivative in the loss term. Both one-sided and two-sided spatial fractional derivatives can give causal solutions and a phase velocity dispersion which satisfies the Kramers–Kronig relation. The Chen–Holm and the Treeby–...
提出了一种鲁棒的loss function,robust Charbonnier loss function. 对各个金字塔的level之间和每个level之内,通过recursive进行参数共享 Detail: 网络结构: 一、Network architecture 1. Feature extraction branch 通过stack convolution来获取非线性特征映射 2. Image reconstruction branch ...
图像超分辨LapSRN:DeepLaplacianPyramidNetworksforFastandAccurateSuper-Resolution论文笔记简介 作者使用的超分辨结构,是拉普拉斯金字塔,每一级的金字塔都以粗糙分辨率的特征图为输入,用解卷积来升采样得到更精细的特征图。另外,网络的训练使用了robust Charbonnierlossfunction,这个损失 ...
使用Laplacian算子检测边缘时,可以得到( )。 A. 两条白色边缘 B. 两条黑色边缘 C. 一白一黑两条边缘 D. 跨零点 如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 分享 反馈 收藏 举报 参考答案: C D 复制 纠错举一反三 对于我国出口织物法规性要求的判定,如进口国(地区)没有强制...
The conditional generative adversarial network (CGAN) 是 GAN 的一种拓展。其中,两个网络 G and D 都会收到额外的信息向量l作为输入。也可以说,训练样本l的 class 信息,所以 loss function 变成了: 其中,pl(l)是类别的先验分布(the prior distribution over classes)。这个模型允许产生器的输出,通过条件变量 ...