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
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...
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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...
与CosFace的解释相同,只是ArcFace相比CosFace的不同体现在度量的维度上面。论文中还做了其他很多的贡献,具体的请详见论文。 1、Large Marge Softmax Loss ICML2016提出的Large Marge Softmax Loss(L-softmax)通过在传统的softmax loss公式中添加参数m,加大了学习的难度,逼迫模型不断学习更具区分性的特征,从而使得类...
machine-learningconv-neural-networkloss-functionmultilabel-classification 3 我发现了一篇由Facebook的研究人员撰写的论文(链接见此处),其中他们发现在训练过程中使用softmax和CE损失函数会比sigmoid + BCE表现更好。他们通过改变one-hot标签向量来实现这一点,即将每个“1”除以给定图像的标签数(例如,从[0, 1, 1...
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 ...
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: ...
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。
$\quad$论文中还给出了这三种不同Loss的几何意义,可以看到的是普通的softmax(Euclidean Margin Loss)是在欧氏空间中分开的,它映射到欧氏空间中是不同的区域的空间,决策面是一个在欧氏空间中的平面,可以分隔不同的类别。Modified Softmax Loss与A-Softmax Loss的不同之处在于两个不同类的决策平面是同一个,不像...