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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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
BryantLJ学习的地方
08-07 1万+
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caffe 源码分析：Euclidean loss layer
seashell_9的博客
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caffe之(五)loss层
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Caffe Loss Layer小结
BockSong的博客
09-05 506
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 源码（九）：euclidean_loss_layer 分析
seven_first的博客
08-17 1万+
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
如何在caffe中增加layer以及caffe中triplet loss layer的实现
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tangwei2014的专栏
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【caffe】Layer解读之：Reduction
yuanCruise
08-11 6267
Layer type: Reduction 头文件位置：./include/caffe/layers/reduction_layer.hpp CPU 执行源文件位置: ./src/caffe/layers/reduction_layer.cpp CUDA GPU 执行源文件位置: ./src/caffe/layers/reduction_layer.cu Reduction层的功能：使用sum...
caffe源码分析-layer
常思考->有目标->重实践->善反思
10-07 1514
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...
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thy_2014的专栏
08-09 2932
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毛财胜的专栏
05-12 3158
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长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
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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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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！
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