

损失函数:交叉熵损失
source link: https://www.6aiq.com/article/1687064507737
Go to the source link to view the article. You can view the picture content, updated content and better typesetting reading experience. If the link is broken, please click the button below to view the snapshot at that time.
Recommend
-
79
Triplet Loss是深度学习中的一种损失函数,用于训练差异性较小的样本,如人脸等, Feed数据包括锚(Anchor)示例、正(Positive)示例、负(Negative)示例,通过优化锚示例与正示例的距离小于锚示例与负示例的距离,实现样本的相似性计算。 数据集:MNIST 框架:D...
-
50
-
38
全球计算机视觉顶级会议 CVPR 2019 已于今日在美国长滩落幕。从日前公布的
-
60
加入极市 专业CV交流群,与 6000+来自腾讯,华为,百度,北大,清华,中科院 等名企名校视觉开发者互动交流!更有机会与 李开复老师 等大牛群内...
-
94
简单说下这个问题吧。考虑最简单的一类神经网络,只有一个隐层、和输入输出层的网络。也就是说给定 组样…
-
52
译者 | VK 来 源 | Analytics Vidhya 【磐创 AI
-
41
加入极市 专业CV交流群,与 6000+来自腾讯,华为,百度,北大,清华,中科院 等名企名校视觉开发者互动交流!更有机会与 李开复老师 等大牛群内...
-
7
【转】交叉熵损失函数CrossEntropyLoss(),softmax()函数,与NLLLoss()函数在 PyTorch 中的区别与联系 ...
-
10
在各种深度学习框架中,我们最常用的损失函数就是交叉熵,熵是用来描述一个系统的混乱程度,通过交叉熵我们就能够确定预测数据与真实数据的相近程度。交叉熵越小,表示数据越接近真实样本。 1 分类任务的损失计算 1.1 单标签分...
-
5
AIWeekly via Mac OS 实时周报:ht...
About Joyk
Aggregate valuable and interesting links.
Joyk means Joy of geeK