caffe loss layer

最新推荐文章于 2018-10-07 10:01:55 发布
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#Euclidean #caffe #loss #sigmoid

本文主要介绍了机器学习中常见的损失函数，包括SoftmaxWithLoss、HingeLoss、EuclideanLoss等，并详细解释了它们的应用场景及特点。例如，EuclideanLoss多用在线性回归中，而SigmoidCrossEntropyLoss则常用于逻辑回归分类。

classification
SoftmaxWithLoss
HingeLoss

Linear Regression
EuclideanLoss：多用在线性回归中，利用的损失函数是均方误差：l=(y−f(wx→))

Attributes / Multiclassification
SigmoidCrossEntropyLoss:多用于逻辑回归分类中。

New Task
NewLoss

Caffe学习（六）损失层及其参数设置
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Caffe Loss Layer小结
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首先梳理一下一些常用的loss层。 1.SoftmaxWithLoss 对一对多的分类任务计算多项逻辑斯蒂损失，并通过softmax传递预测值，来获得各类的概率分布。该层可以分解为SoftmaxLayer+MultinomialLogisticLossLayer，但它的梯度计算在数值上更为稳健。在测试时，该层可用SoftmaxLayer替代。 2.EuclideanLoss 对回归任务计算...
Caffe中Loss Layer原理的简单梳理
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1.SoftmaxWithLoss 对一对多的分类任务计算多项逻辑斯蒂损失，并通过softmax传递预测值，来获得各类的概率分布。该层可以分解为SoftmaxLayer+MultinomialLogisticLossLayer，但它的梯度计算在数值上更为稳健。在测试时，该层可用SoftmaxLayer替代。 前向传播 bottom： 1.（N×C×H×W）维的预测得分x，N是ba
【caffe学习笔记】loss layer 损失层
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Loss 设置了一个损失函数用来比较网络的输出和目标值，通过最小化损失来驱动网络的训练。 网络的损失通过前向操作计算，网络参数相对于损失函数的梯度则通过反向操作计算。 Softmax 损失 层类型： SoftmaxWithLoss softmax 损失层一般用于计算多类分类问题的损失， 等同于 softmax 层后跟随一个多变量 Logistic 回归损失层(multino
【caffe】Layer解读之：Reduction
yuanCruise
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caffe源码分析-layer
常思考->有目标->重实践->善反思
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本文主要分析caffe layer层，主要内容如下： 从整体上说明下caffe的layer层的类别，以及作用 通过proto定义与类Layer简要说明下Layer的核心成员变量; Layer类的核心成员函数 1. 类Layer overview caffe中的Layer主要分为如下几个模块： 输入层Data Layers Data Layers定义了caffe中网络的输入，依...
triplet loss caffe
02-21
标题“triplet loss caffe”涉及到的是深度学习领域中的一个关键概念——三元组损失（Triplet Loss），以及如何在Caffe框架下实现这一损失函数。Caffe是一款高效、开源的深度学习库，广泛应用于图像识别、物体检测等...
梳理caffe代码loss（二十二）
深藏功与名
08-08 9013
下面是一个博友对于NG课程的翻译： 机器学习算法一般都是对损失函数(Loss Function)求最优，大部分损失函数都是包含两项：损失误差项(loss term)以及正则项(regularization term): J(w)=∑iL(mi(w))+λR(w) 损失误差项 常用的损失误差项有5种: Gold StandardHinge:Svmlog:logistic reg
caffe 源码分析：Euclidean loss layer
seashell_9的博客
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最近做项目需要修改Euclidean loss函数，所以就先分析了一下Euclidean loss layer的代码 以gpu版本的为例： template void EuclideanLossLayer::Forward_gpu(const vector*>& bottom, const vector*>& top) { int count = bottom[0]->count
Caffe 源码（九）：euclidean_loss_layer 分析
seven_first的博客
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目录目录 简单介绍 主要函数 Reshape 函数 Forward_cpu 函数 Backward_cpu 函数简单介绍Euclidean loss layer 计算两个输入的差的平方和：12N∑Ni=1||x1i−x2i||22\frac{1}{2N}\sum_{i = 1}^N||x_{1i}-x_{2i}||_2^2主要函数1.Reshape 函数：template <typename Dty
caffe源码阅读9-loss_layer.hpp+各cpp
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loss_layer： AccuracyLayer类； LossLayer类； ContrastiveLossLayer类； EuclideanLossLayer类； HingeLossLayer类； InfogainLossLayer类； MultinomialLogisticLossLayer类； SigmoidCrossEntropyLossLayer类； Softma
caffe layer层详解
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1、基本的layer定义，参数1、基本的layer定义，参数如何利用caffe定义一个网络，首先要了解caffe中的基本接口，下面分别对五类layer进行介绍Vision Layers可视化层来自于头文件 Header: ./include/caffe/vision_layers.hpp 一般输入和输出都是图像，这一层关注图像的2维的几何结构，并根据此结构对输入进行处理，特别是，大多数可视化层都通
Caffe框架源码剖析(9)—损失层SoftmaxWithLossLayer
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原始caffe添加CenterLoss_layer
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CenterLoss_layer可以在原分类的基础上（某种程度上）可提升几个点左右（博主测试提升6个点），还不占前向时间，好东西啊！ 原理这里不介绍了，网上应有尽有！这里只是介绍如何在caffe中如何添加CenterLoss_layer这样的新层！
Caffe添加Center_Loss layer
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1. Caffe修改 1.1 修改caffe.proto 在message LayerParameter{}中添加如下代码： optional CenterLossParameter center_loss_param = 147; 在caffe.proto文末添加 message CenterLossParameter { optional uint32 num_output = 1; /...
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