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最新推荐文章于 2025-04-11 15:55:15 发布
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分类专栏： Maven
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/programmeruse/article/details/117459598
版权
  • 程序包***.***.***不存在
  • 无法访问***.***.***，找不到***.***.***的类文件
  • 找不到符号，符号：类***，位置：类***.***.***
    看一下程序有没有用到这些包和类，如果没有用到，可尝试删除再执行mvn命令
(L-Softmax loss)Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks
chenaxin的博客
06-13 417
论文地址：https://arxiv.org/abs/1612.02295 摘要   交叉熵损失和softmax可能是卷积神经网络(CNNs)中最常用的监控组件之一。尽管该组件简单、常用且性能优异，但它并不显式地鼓励对特性进行有区别的学习。在本文中，我们提出了一个广义的large-margin softmax (L-Softmax)损失，该损失明显地促进了学习特征之间的类内紧致性和类间可分性。此外，L-Softmax不仅可以调整所需的边缘，还能避免过拟合。我们还表明，L-Softmax损失可以通过典型随机梯
论文笔记 | Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks
你的益达
06-12 749
出处：ICML 2016 论文：http://proceedings.mlr.press/v48/liud16.pdf 代码：https://github.com/luoyetx/mx-lsoftmax 摘要： 交叉熵损失与softmax一起可以说是卷积神经网络（CNN）中最常用的监督组件之一。 尽管该组件具有简单性，流行性和出色的性能，但并未明确鼓励对功能进行辨别性学习。 本文提出了一个广义的l...
深入理解Softmax函数及其在PyTorch中的实现
最新发布
fydw_715的博客
04-11 933
Softmax函数在机器学习和深度学习中，被广泛用于多分类问题的输出层。它将一个实数向量转换为概率分布，使得每个元素介于0和1之间，且所有元素之和为1。
Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks
weixin_37958272的博客
07-07 831
Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks 在本文中，我们将软最大损耗定义为交叉熵损耗、软最大函数和最后一个完全连接层的组合（见图1）。在这种定义下，许多流行的CNN模型可以被视为卷积特征学习组件和softmax损失组件的组合，如图1所示。 尽管它的流行，当前的软最大损失并不明确鼓励类内的紧密性和类间的可分离性。 我们的主要直觉是，样本和参数之间的可分性可以分解为具有余弦相似性的幅值和角值: 其中c是类索引，最后一个完全连接层的
large-margin softmax loss for convolutional neural networks
liguandong
11-23 1813
损失函数改进之Large-Margin Softmax Loss_AI之路-优快云博客_large margin softmax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
阅读小结：Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks
郑哲东的博客
09-26 2347
徐博最近一直在看我博客，肯定是想看我什么时候不更新，然后好嘲笑我。当然，不排除徐博已经爱上我的可能。 What： 改进SoftmaxLoss，显式的控制类内的距离，（不让 已经对的样本score太高，影响训练） 可以防止过拟合。 回顾SoftmaxLoss： 1. Softmax 就是一个把一个向量归一的函数，输出也是向量。在matlab里就3行代码： % X
从源码解读Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks
攻城狮的自我修养
10-24 3208
从源码解读Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks 1.论文回顾 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1612.02295.pdf L-softmax的主要思想是通过一个超参m对softmax+cross entropy的损失函数进行改进。一般我们把y = Wx + b, output = softma...
损失函数改进之Large-Margin Softmax Loss
热门推荐
AI之路
08-08 3万+
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 for Convolutional Neural Networks》
Dilusense的博客
01-20 1943
机器学习中的一个任务是学习具有判别性的特征，使得类内距离较小，类间距离较大，或者说使得学习到的特征具有类内的紧致性和类间的分离性。传统的做法是利用contrastive loss，triplet loss，还有最近提出来的center loss+softmax。参考论文提出了large-margin softmax (L-Softmax) loss也是以此为目的，它扩展了传统的Softmax，取得了更好的效果。
Python-卷积神经网络LargeMarginSoftmaxLoss的mxnet版本
08-11
卷积神经网络Large-Margin Softmax Loss的mxnet版本
margin-softmax:keras的margin-softmax稀疏实现
04-27
keras的margin-softmax稀疏实现 Keras的AM-Softmax，AAM-softmax等工具。 使用GRU + AM-Softmax的语义相似性模型。
softmax变种论文汇总
03-19
对于需要针对softmax损失进行改进提升的同学可能有所帮助
论文阅读：ICML 2016 Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks
goodluckcwl的专栏
12-23 740
待续
大裕量Softmax 损失函数--Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks
cv_family_z的博客
10-17 5270
ICML2016 Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks本文针对CNN网络中的 Softmax Loss 做出改进，使之成为 Large-Margin Softmax Loss 标准的CNN可以被看做由 Softmax Loss 监督的卷积特征学习机器。当前的 Softmax Loss 没有显式的强调 intra-
CosFace:Large Margin Cosine Loss
小花生的博客
05-07 6770
《CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition》 2018，Hao Wang et al. Tencent AI Lab 引言： 所有基于softmax loss改进的损失都有相同的想法：最大化类间方差和最小化类内方差。 本文提出了一个新的损失函数：large margin cosine loss (LMCL) 更具体地...
DCNNs Trained by Cascaded Softmax and Generalized Large-Margin Losses
weixin_43786241的博客
03-16 512
利用级联Softmax和广义大边缘损失训练的改进DCNNs进行细粒度图像分类 Abstract: 我们使用一般的深度卷积神经网络(DCNN)来开发一个细粒度的图像分类器。我们从以下两个方面来提高DCNN模型的细粒度图像分类精度。首先，对给定训练数据集中包含的细粒度图像类的h级层次标签结构进行更好的建模，我们引入h全连通(fc)层来代替给定DCNN模型的顶层fc层，并用级联的softmax损失训练它...
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】
u013250861的博客
08-18 891
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
MXNet实现的Python卷积神经网络LargeMarginSoftmaxLoss
3. 卷积神经网络:卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的深度学习模型，如图片，可以自动并且有效地学习空间层级特征。CNN在图像识别，视频分析，自然语言...
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