2、研究...multi-label的共现性,对loss和网络结构进行优化;3)实验证明了模型在XMTC任务上的有效性 二、算法模型 1、基本框架:本文提出的模型其实是在CNN-Kim的基础上做的改进,从multi tensorflow中softmax_cross_entropy_with_logits函数的实现 [batch,num_classes] 也就是说labels是各个类别的概率而sparse_soft...
In this paper, we formulate a novel loss function, called Angular Sparsemax for face recognition. The proposed loss function promotes sparseness of the hypotheses prediction function similar to Sparsemax [1] with Fenchel-Young regularisation. By introducing an additive angular margin on the score ...
Then, we propose a new smooth and convex loss function which is the sparsemax analogue of the logistic loss. We reveal an unexpected connection between this new loss and the Huber classification loss. We obtain promising empirical results in multi-label classification problems and in attention-...
python代码实现如上,这玩意可以看作relu版的softmax,把softmax变分段了。由此可以引申出sparsemax的activation和sparsemax loss function。 编辑于 2021-10-06 09:40 softmax 深度学习(Deep Learning) 梯度消失问题 赞同2914 条评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
Sparsemax Loss与分类Huber Loss有关 在二元情况下,导出的稀疏极大损失函数与用于分类的修正的Huber损失直接相关(定义在张童论文《基于凸风险优化的分类方法的统计特征和一致性》和邹惠,朱季,和黑斯,特雷弗论文《基于边缘向量、容许损失和多类边缘的分类器》,斯坦福大学2006年技术报告)。也就是说,如果x和y是sparsema...