TL, DR: 发现 softmax cross-entropy (SCE) loss and its variants 可能让特征比较分散(分布比较集中的好处是便于采样更多数据). 因此本文提出了Max-Mahalanobis Center (MMC) loss 让特征更集中. softmax cross-entropy (SCE) 这个损失函数在分类任务上用途广泛. 本文提出了 MMC Loss, 二者的区别在于: 作者首...
softmax 和 cross-entropy 的梯度, 已经在上面的两篇文章中分别给出. 1 题目 考虑一个输入向量 x, 经 softmax 函数归一化处理后得到向量 s 作为预测的概率分布, 已知向量 y 为真实的概率分布, 由 cross-entropy 函数计算得出误差值 error (标量 e ), 求 e 关于 x 的梯度. 11...
一、交叉熵损失函数的推导过程 说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」,脑海中立马浮现出它的公式: ... 二分类问题损失函数交叉熵的推导 首先看交叉熵的公式: 重点在于二分类问题x取值只有两个:0 和1,因此只要把x=1和x=0的值代入公式即可: 这一步我当时没搞清楚,很多讲推导的人就直接写下来,完全没搞明...
对softmax家族的loss函数进行一些汇总,了解在解决分类任务的时,遇到的过拟合和样本分布不平衡时,loss函数可以发挥的作用 研究方向梳理 展开描述 1. cross-entropy-softmax 参考链接: 论文链接: 论文代码: 创新点 基础知识,提出分类任务的一种loss函数,比起mse的loss,忽略了非样本标签上量纲对分类结果的影响。使得分...
在论文中看到对 softmax 和 cross-entropy 的求导,一脸懵逼,故来整理整理。以softmax regression 为例来展示求导过程,softmax regression 可以看成一个不含隐含层的多分类神经网络,如 Fig. 1 所示。Fig. 1 Softmax Regression.softmax regression 的矩阵形式如 Fig. 2 所示:Fig...
原ground truth为 ,添加一个与样本无关的分布 ,得到 用 表示预测结果,则loss function为 label smoothing是论文《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》中提出的,文中表明,使用label smoothing后结果有一定程度的提升。在论文中, ,k表示类别, 。
论文的主要思想是提出了长尾分布目标检测器性能下降主要原因是与类别数量正相关,于是通过分组平均分配类别数的思想,提出了Balanced Group Softmax,这是一个简单的思想,效果很不错,大家可以多尝试。 1 前言 使用基于深度学习的模型来解决长尾 large vocabulary目标检测是一项具有挑战性而艰巨的任务,然而,这项工作尚未得到...
在很多论文里，CE数学公式省略了真实标签y，原因是因为y作为标签向量，仅有一个元素为1，其余为0，因此...
代表着某种“评分”这个概念保持不变,但将这些评分值视为每个分类的未归一化的对数概率,并且将折叶损失(hinge loss)替换为交叉熵损失(cross-entropy loss)。公式如下: 或等价的 在上式中,使用 来表示分类评分向量 中的第j个元素。数据集的损失值是数据集中所有样本数据的损失值 ...
卷积神经网络系列之softmax,softmax loss和cross entropy的讲解 cross-entropy 交叉熵损失函数 简单的交叉熵损失函数,你真的懂了吗? cross-entropy 不是机器学习独有的概念,本质上是用来衡量两个概率分布的相似性的。 上式中,p代表正确答案,q代表的是预测值。交叉熵值越小,两个概率分布越接近。