Soft Margin Loss在数学上可以表示为: :val=0forli_x,li_yinzip(input,target):forx,yinzip(li_x,li_y):loss_val=math.log(1+math.exp(-y*x),math.e)val+=loss_valreturnval/input.nelement()x=torch.FloatTensor([[0.1,0.2,0.4,0.8],[0.1,0.2,0.4...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - Remove multilabel_soft_margin_loss deprecated arguments · pytorch/pytorch@43edb94
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - Remove multilabel_soft_margin_loss deprecated arguments · pytorch/pytorch@736bf4d
To distinguish all of them, in this paper, we introduce a new model equipped with an $L_{0/1}$ soft-margin loss (dubbed as $L_{0/1}$-SVM) which well captures the nature of the binary classification. Many of the existing convex/non-convex soft-margin losses can be viewed as a ...
1、可以仔细查看公式，两个Loss在BCEWithLogitsLoss的weight为1的时候是一样的 2、可以简单跑一个demo...
一个是softmax loss学习到的特征,本来就依据角度有很强的区分度;另一方面,人脸是一个流形,将其特征映射到超平面表面,也可以解释。除了对权值进行归一化,我们还可以对特征本身进行归一化: L2-Constrained Softmax Loss [3] (arxiv 2017): 下式将特征 x 的L2 范数归一化到 \alpha。 \begin{aligned} &\text...
图4-2 的公式有个良好的性质,它将某个分类错误点的错误程度也放到 loss function 中(也可能是缺点,某些离群点可能会让 SVM 性能下降。为了矫正这个问题,在第 6 节提出了 Tube Regression 可以在一定程度上缓解这个问题)。可用通过 tuning C 来 trade off large margin & noise tolerance !
尽管传统的softmax在卷积网络作为最常用的监督学习组件,但是他不能促进判别性强的特征的学习,在这篇论文里面首先提出一种基于Margin的L-Softmax损失函数,可以明确地促使学习到的特征具有类内的紧凑性和类间的可分离性。此外L-Softmax不仅可以调节所需的Margin,还可以避免过拟合的发生。这个损失函数可以通过经典的随机...
Then, to address the challenge of adaptive anomaly detection thresholds, this research proposes a nonlinear model of support vector data description (SVDD) utilizing a 0/1 soft-margin loss, referred to as L0/1-SVDD. This model replaces the traditional hinge loss function in SVDD with a 0/1...