Large Margin实现细节和遇到的难点

Large Margin实现细节与难点
最新推荐文章于 2024-05-30 19:49:23 发布
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博客围绕Large Margin展开，聚焦其实现细节以及在实现过程中遇到的难点，但具体内容未给出。
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DeepSeek开启外贸英语学习新航道
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02-19 1085
通过上述方法，我们能够充分利用 DeepSeek 强大的功能，全面提升外贸英语的学习效果。从词汇积累到听说读写能力的强化，再到跨文化交际能力的培养，DeepSeek 为我们提供了丰富的学习资源和个性化的学习支持，成为我们学习外贸英语的得力助手。然而，学习是一个持续的过程，外贸行业也在不断发展变化，新的业务模式、贸易政策和专业术语不断涌现。因此，我们不能仅仅满足于当前的学习成果，而要保持持续学习的热情和积极性。
知识图谱de构建与应用（四）：知识获取
u013250861的博客
07-16 1208
知识获取是构建大规模知识图谱的重要环节，是对知识建模定义的知识要素进行实例化的过程，其依据领域知识表示实现从异构多源、多规模数据中获取知识，为后续知识融合、知识推理计算和知识赋能提供知识支撑。本章会首先介绍知识获取的一些定义、相关子任务以及一些有影响力的国际国内测评会议；然后针对一些比较重要、核心的子任务介绍相关的科学研究进展；最后针对阿里巴巴电商商品知识图谱，结合阿里巴巴的一个具体业务场景，介绍知识获取在产业界的具体实践和应用。1.实体链接任务的输入通常，实体链接任务会包含两部分的输入。[13]和。...
Large Margin Few-Shot Learning
breeze21的博客
10-17 717
Abstract 小样本学习的关键问题是学习泛化。本文提出了一个大边距原则，以提高基于度量的方法在小样本学习中的泛化能力。为了实现这一目标，我们开发了一个统一的框架，通过增加具有较大边距距离损失函数的分类损失函数来学习更具鉴别性的度量空间。在图神经网络和原型网络两种最先进的小样本学习方法上的大量实验表明，我们的方法可以大大提高现有模型的性能。 1 Introduction 小样本学习[4]是一个非常具有挑战性的问题，因为它旨在从很少的标记例子中学习。由于数据的稀缺性，传统的端到端监督模型，如从零开始训练深度
large margin-人脸识别
keyanxiaocaicai的专栏
06-11 1368
最近新出的 角度间隔使得在lfw 数据库上能达到一个比较好的效果。 重新读了一下large margin 的文章，感觉如出一辙。 思想是一样的，要把两个有重叠的区域，尽可能的分开。 largin margin 的 github 实现： https://github.com/wy1iu/LargeMargin_Softmax_Loss 根据这个可以实现 iccv 2017 的角度间隔。
机器学习（十七）- SVMs - Large Margin Classification
mike112223的博客
07-28 4065
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Andrew NG 《machine learning》week 7,class1 —Large Margin Classification
LilyNothing的博客
07-17 962
Andrew NG 《machine learning》week 7,class1 —Large Margin Classification本课主要是通过逻辑回归函数来进行支持向量机（SVM）的学习。与之前学习的监督学习算法一样，先是讨论算法的假设函数，之后再是代价函数，之后在进行评估。1.1 Optimization Objective下图先是展示了逻辑回归函数的代价函数，然后利用逻辑回归的代价函
论文阅读笔记《Large Margin Few-Shot Learning》
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09-26 1266
小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新 核心思想   本文提出一种基于度量学习的小样本学习算法（L-GNN，L-PN），其思想与上篇文章《Deep Triplet Ranking Networks for One-Shot Recognition》非常相似，就是提出一种三元损失函数，来引导网络拉近类内距离，增加类间距离。算法的思想如下图所示 图(a)显示了不带有Large Margin损失函数训练的到的分类器结果，可以看到黄色类别样本和蓝色类别样本之间的距离非常接近，而且查询样本（蓝色十字）距
【模拟器与真机屏幕适配】：在MuMu模拟器上实现屏幕大小完美匹配的终极指南
本文首先介绍了模拟器屏幕适配的理论基础，然后详细探讨了模拟器和真机屏幕适配的具体实践，包括环境配置、分辨率与DPI设置、视图缩放调整等。在真机屏幕适配方面，本文分析了真机屏幕参数，并对比了模拟器与真机的...
Few-shot Object Detection via Improved Classification Features
weixin_48211296的博客
05-30 1729
随着少样本目标检测的发展，人们普遍认为分类器的性能是这项任务的主要瓶颈。最近一些工作提出了一些方法来提高FSOD中的分类性能[25, 13]。尽管专注于解决少样本目标检测中的分类问题，但这些新方法忽视了分类器的输入是基于原始提案特征的事实。如果使用原始特征，则可能出现以下问题：空间偏移。在广泛使用的Faster R-CNN架构中，回归器和分类器使用来自RoI-Align特征的相同特征来同时执行回归和分类。
HTML5andCSS3面试题大全
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文章目录1.CSS引入(1)有哪些引入方式？通过link和@import引入有什么区别？（* ）(2)Style 标签写在 body 后和 body 前有什么区别？(3)什么是 FOUC(Flash of Unstyled Content)？如何来避免 FOUC2.CSS选择器(1) CSS选择器种类(2)CSS选择器的优先级3.CSS伪类和伪元素4.CSS盒模型4.有哪些方式（CSS）可以隐藏页面元素？4.**em\px\rem区别？****5.块级元素水平居中的方法？** 1.CSS引入 (1)有哪些引
吴恩达机器学习笔记42-大边界的直观理解(Large Margin Intuition)
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03-08 327
　　这是我的支持向量机模型的代价函数，在左边这里我画出了关于
度量学习（Metric learning）—— 基于分类损失函数（softmax、交叉熵、cosface、arcface）
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08-02 5834
概述 首先，我们把loss归为两类：一类是本篇讲述的基于softmax的，一类是基于pair对的（如对比损失、三元损失等）。 基于pair对的，参考我的另一篇博客：https://blog.youkuaiyun.com/u012863603/article/details/119246720 基于softmax的改进主要有如下（有的loss拥有不同的名字）：softmax、center loss、range loss、Modified softmax、NormFace、large m...
机器学习之线性支持向量机（机器学习技法）
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02-17 2196
胖的就是好的（以二元分类为例）直觉的选择现在我们已经能够分割线性的资料了，但是由于以前的算法（PLA，Pocket，etc.）具有一些随机性所以我们得到的线性模型不尽相同。如下图：在图中所有的模型（超平面）都能够分割样本中的资料，而且在VC上限的保证下这3个模型好像没有什么不同。但是仅仅凭借直觉我们可能会选择第3个仿佛有什么好处。一个全新的角度我们做机器学习的目标就是模型要在测试的资料上表现的好（...
Loss(三)-2017：Large-Margin Softmax Loss【Margin：角度分类边界之间的空白角度区域；增大该区域可提高分类精度；缺陷：无法处理W_i≠W_j情况，训练不稳定】
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尽管传统的softmax在卷积网络作为最常用的监督学习组件，但是他不能促进判别性强的特征的学习，在这篇论文里面首先提出一种基于Margin的L-Softmax损失函数，可以明确地促使学习到的特征具有类内的紧凑性和类间的可分离性。此外L-Softmax不仅可以调节所需的Margin，还可以避免过拟合的发生。这个损失函数可以通过经典的随机梯度下降算法优化。Large-Margin Softmax Loss（L-Softmax Loss）是为了提高类内特征的紧凑性，拉大类间特征的间隔（intra-class co
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在Tracking这个领域，我觉得可以分成两大类，第一类主要关注效果的提升，比如MDNet，TCNN，他们确实把效果做的很好，在数据集上的结果刷的很高，但是速度非常慢，无法满足实时性要求。另一类则比较关注跟踪速度，比如Staple，GOTURN。当然了，在保证的速度的同时也要保证效果。我之前比较关注第二类，主要是考虑到跟踪的实时性应该是第一考虑要素，在此...
损失函数改进之Large-Margin Softmax Loss
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最近几年网络效果的提升除了改变网络结构外，还有一群人在研究损失层的改进，这篇博文要介绍的就是较为新颖的Large-Margin softmax loss（L-softmax loss）。Large-Margin softmax loss来自ICML2016的论文：Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks 论文链接：htt
Large-Margin Softmax Loss
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05-06 2078
Large-Margin Softmax Loss 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34044634 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35027284 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34404607 Liu W, Wen Y, Yu Z, et al. Large-Margin Softmax Loss for...
【论文笔记】Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks
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参考文献： Liu W, Wen Y, Yu Z, et al. 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
LMNN(large margin nearest neighbour) 算法以及代码使用
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我看了论文，同时推荐简短概括，wiki。 同时我对该算法概括如下： 训练：（特征空间） 首先用普通knn对所有训练节点跑一遍找出每个节点o的三近邻邻居正例（标签和o一致） 然后根据这几个节点的位置，确定一个半径Lmin，在此半径范围内的都会被认为是正例。 有那么一些反例不听话，特征会正好落在该半径范围内，这些节点就是imposter。 假如有个节点能做到半径内没有反例，那么离他最近的i...
starccm遇到的技术难点
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StarCCM+是一款流体动力学软件，它主要用于模拟复杂流动、热传导和多相流等问题。在使用过程中，可能会遇到一些技术难点： 1. **大规模网格生成**：处理复杂的几何形状和精细网格对于计算资源需求很高，特别是对于湍流模型和边界层解析。 2. **求解方程的精度和稳定性**：CFD（Computational Fluid Dynamics）涉及到非线性偏微分方程的求解，需要高阶数值方法保证结果的精确度，并保持算法的收敛性和稳定性。 3. **多重物理现象耦合**：例如，气液两相流、燃烧反应、传质等涉及多种物理过程，准确耦合它们对模拟结果至关重要。 4. **高级建模技术**：如 LES（Large Eddy Simulation）、RANS（Reynolds-Averaged Navier-Stokes）的选取和边界条件设置，选择合适的模型对于预测特定问题的性能至关重要。 5. **数据管理和并行计算**：随着模型规模的增长，如何有效地管理和并行化计算任务，减少计算时间是一个挑战。 6. **结果理解和解读**：大量数据的可视化和后处理能力也是一大技术点，理解复杂流动特征和提取关键信息往往需要专业知识。
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