Hinge Loss是一种目标函数(或者说损失函数)的名称,有的时候又叫做max-margin objective。其最著名的应用是作为SVM的目标函数。 其二分类情况下,公式如下: l(y)=max(0,1−t⋅y) 其中,y是预测值(-1到1之间),t为目标值(±1)。 其含义为,y的值在-1到1之间就可以了,并不鼓励|y|>1,即并不鼓励分类...
对Margin-Softmax总结一下: 找一个中间值,以下Margin-Softmax的主要思想,其代表的几个方法和具体形式。 2、第二类的间隔损失函数的代表是:Virtual-Sofemax 还有没有其他形式的Margin-Softmax呢? 3、第三类的代表 center Loss 该论文主要是在原来的损失函数基础上加了一个center loss。希望样本和中心尽可能接近。...
比如图中对large margin softmax loss 的定义所示。再深入一下,arcface是对弧度,角度的直接操作,这里因为通过改变弧度,去改变cos函数的值去影响loss最终取值。因为cos函数的周期性与loss函数的单调性冲突了,所以,操作arcface中的弧度时,要保证弧度是在0至pi内变化的,改变后,超过pi,就使其等于pi 发布于 2021-11-1...
Hinge Loss是一种目标函数(或者说损失函数)的名称,有的时候又叫做max-margin objective。其最著名的应用是作为SVM的目标函数。 其二分类情况下,公式如下: l(y)=max(0,1−t⋅y) 其中,y是预测值(-1到1之间),t为目标值(±1)。 其含义为,y的值在-1到1之间就可以了,并不鼓励|y|>1,即并不鼓励分类...
Hinge Loss是一种目标函数(或者说损失函数)的名称,有的时候又叫做max-margin objective。其最著名的应用是作为SVM的目标函数。 其二分类情况下,公式如下: l(y)=max(0,1−t⋅y) 其中,y是预测值(-1到1之间),t为目标值( ± 1)。 |y|>1,即并不鼓励分类器过度自信,让某个可以正确分类的样本距离分割线...