Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks[C]//Proceedings of The 33rd International Conference on Machine Learning. 2016: 507-516. 摘要 Softmax Loss 函数经常在卷积神经网络被用到,较为简单实用,但是它并不能够明确引导网络学习区分性较高的特征。这篇文章提出了large-marin softmax (L...
这两篇文章以类内距离尽可能小,类间距离尽可能大的思路改进了传统的 Softmax Loss,分别提出了 Large-Margin Softmax Loss 和 Angular Softmax Loss,后者与前者的区别主要多了一个权重归一化。本文我们以 A-Softmax 为基准展开描述。 相关链接: LSoftmax 论文地址 LSoftmax 项目源码 ASoftmax 论文地址 ASoftma...
Shrivastava等人(Shrivastava, Gupta, and Girshick. 2016)设计了hard挖掘策略(HM-Softmax),通过使用高loss样本构建mini-batch来提高特征识别。但是hard样本的百分比是由经验决定的,简单例子完全被抛弃。相比之下,Lin等人(Lin, Goyal, and Girshick. 2017)设计了一种相对soft的挖掘策略,即Focal loss (F-Softmax),将...
查看原文 L2_Softmax Loss 。另外一点是,softmaxloss是要最大化给定的mini-batch中所有样本的条件概率。但是,由于高质量的人脸图像的特征范数较大,低质量人脸图像的特征范数较小,如果直接让容易验证的样本的范数比较大,让难以验证的样本的范数较小,则可以得到最小化的softmaxloss。因此,如果直接使用softmaxloss只关...
原因于图像质量相关,从论文(L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification)中图1可见: 特征范数||x||2与图像的质量密切相关。注意后向传播有如下的属性: 可见在经过归一化之后,对比于有着大的范数的特征,有着小的范数的特征将会得到更大的梯度 ...
sampled_values=None,remove_accidental_hits=True,partition_strategy="mod",name="sampled_softmax_loss"): tensorflow对于使用的建议:仅仅在训练阶段使用,在inference或者evaluation的时候还是需要使用full softmax。 原文: This operation is for training only. It is generally an underestimate of the full softmax...
neg_loss = torch.gather(preds,1, labels[:,None].expand(-1, preds.size(1)))[:,0] return(pos_loss - neg_loss).sum() 再给出一个 Github 上找到的一个 PyTorch原版代码 """Sparsemax activation function. Pytorch implementation of Sparsemax function from: ...
提出了一种新的包围框回归的损失函数(KL Loss),用来同时学习包围框变换和定位置信度。 ?四、Locality-Aware NMS文本系列【参考】 基本步骤: 1.先对所有的output box集合结合相应的阈值(大于阈值则进行合并,小于阈值则不和并),依次遍历进行加权合并,得到合并后的bbox集合; ...
在比赛过程中,作者要兼顾LVIS数据集的两大特征:1.数据的长尾分布问题;2.高质量的实例分割...了dice loss和二值交叉熵损失。特别的,掩码损失函数的权重是根据面积比例(掩码的面积与框面积的比值)进行动态变化的。 3. 方法汇总1.表示学习阶段 EQL:Equalization...
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。