Because of integrating dictionary learning and SVMs training into a unified learning framework and good exactness of the looped multi-class loss term formulated from the feedback viewpoint for the classification scheme, better classification performance can be achieved. Experimental results on several ...
相信有相当多人和我一样,之前只做过一些如手写数字集、fashion(服装分类)之类的十个左右的多分类问题,因此面对真正的较大的多分类问题时会有些心慌慌～因此准备用两三篇文章记录自己踩过的一些坑,学到的一些trick,和大家一起学习。 主要会从训练策略、模型选择、loss设计以及多分类问题如何评估几个方面来讲,本文...
Multiclass SVM loss:多分类SVM损失函数 1. SVM 损失:在一个样本中,对于真实分类与其他每各个分类,如果真实分类所得的分数与其他各分类所得的分数差距大于或等于安全距离,则真实标签分类与该分类没有损失值;反之则需要计算真实分类与该分类的损失值; 真实分类与其他各分类的损失值的总和即为一个样本的损失值 ①即...
注意这个label matrix中的每一个element表示的含义是 ”是否同类“ (3)直接上softmax with logit loss 可以说非常巧妙了,对于同类的样本而言,其dot similarity越接近于1越好,不同类样本的dot similarity 越接近于0越好,通过交叉熵的方式,灵活地优化了大量正负样本对之间的距离,优雅!
当然sigmoid也可以用于多类,也就是博主要解决的问题的方法,可以用sigmoid cross entropy,具体做法就是在最后一层全连接之类的输出过后过一个sigmoid,然后与多类的label求CE loss。这样求出来的结果就是每一类输出概率在0,1之间。比如 人声音乐、舞曲、影视原声、流行歌曲,那么这些类别之间并不是互斥的。例如:一首歌...
例如现在有三个类别，分别为猫，狗和西瓜，若用标量表示可以表示为label猫=1，label狗=2，label西瓜=3...
这个loss说明了很多道理,我们先贴原文: 我们只关注 1.该图片中有label的dense output 2.含有该label的最大值 仅仅对这些label计算loss。 第一点还是挺有道理的,因为大多数标记并不是对全局进行的标记,我们有较大把握对这个图里面有什么进行判断,但对这个图里面没有什么却没有把握去判断。
In this paper, we propose to address this problem with a new metric learning objective called multi-class N-pair loss. The proposed objective function firstly generalizes triplet loss by allowing joint comparison among more than one negative examples - more specifically, N -1 negative examples - ...
focal loss for multi-class classification 转自:https://blog.csdn.net/Umi_you/article/details/80982190 Focal loss 出自何恺明团队Focal Loss for Dense Object Detection一文,用于解决分类问题中数据类别不平衡以及判别难易程度差别的问题。文章中因用于目标检测区分前景和背景的二分类问题,公式以二分类问题为例。
the generalised dice loss was proposed for multiple classes by Sudre et al. [4]. Although the dice loss has become popular for medical imaging tasks, the cross entropy loss has been reported to have better performance in some applications [5]. Recently he ideas of combined loss have been in...