在CNNs中,Softmax函数结合交叉熵损失(Cross-Entropy Loss) 是最常用的监督组件。然而,传统的Softmax损失函数有以下局限性: 未显式鼓励特征的判别性:Softmax损失主要关注样本的正确分类,而未对特征的类内紧凑性和类间可分性进行显式约束。 无法调整分类间隔:Softmax损失无法控制类间的分类间隔,可能导致特征分布重叠,...
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...
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 ...
所以,假如是有多个目标类的多标签分类场景,我们也希望“每个目标类得分都不小于每个非目标类的得分”,所以下述形式的 loss 就呼之欲出了: 其中分别是正负样本的类别集合。这个 loss 的形式很容易理解,就是我们希望,就往里边加入这么一项。如果补上缩放因子和间隔 m,就得到了 Circle Loss 论文里边的统一形式: ...