AM-softmax 解释

最新推荐文章于 2024-08-18 17:05:40 发布
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博客主要对 AM-softmax 进行解释，虽未给出具体内容，但可知围绕该技术展开，它属于信息技术领域，可能涉及算法原理、应用等方面。

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声纹识别损失函数总结
码匀的博客
09-27 860
目录Classification objectivesSoftmaxCross-EntropyA-SoftmaxAM-SoftmaxAAM-SoftmaxAAM-Softmax ，AM-softmax，A-softmax 和 softmax 之间的联系和区别Metric learning objectivesTriplet-LossPrototypicalAngular-PrototypicalGeneralised-end-to-end(GE2E)参考博客 Classification objective
对比学习损失篇，从L-softmax到AM-softmax到circle-loss到PCCL
algorithm learning blog
09-19 2923
对比学习损失篇，从L-softmax到AM-softmax到circle-loss到PCCL
AM-Softmax
cdknight_happy的专栏
03-05 1992
论文：Additive Margin Softmax for Face Verification 0 摘要 AM-Softmax，additive margin softmax。 人脸识别任务是一个度量学习任务，目的是使学习到的特征具有类内高度聚合、类间尽可能分离的特性。前面L-softmax和Sphereface中都通过乘积的方式解释了人脸识别中的角度间隔。本文作者提出了为softmax los...
【论文阅读】AM-Softmax：Additive Margin Softmax for Face Verification. 1801.05599.【损失函数设计】
py今天刷题了吗
01-21 4193
文章目录1. 四个问题2. 论文简介1. Introduction2. Preliminaries3. Additive Margin Softmax3. 参考链接 1. 四个问题 解决什么问题 提升人脸分类准确度 用了什么方法解决 提出了一种新的损失函数。AM-Softmax loss 目的是进一步增大类间差异，缩小类内差异 效果如何 我们在LFW和Megaface数据集下的实验表明，我们的additive margin softmax loss始终比使用相同网络架构和训练数据集的当前最先进方
人脸识别系列（十六）：AMSoftmax
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Fire_Light_的博客
03-18 2万+
论文链接：Additive Margin Softmax for Face Verification AMSoftmax Softmax ASoftmax 这是在SphereFace中提出来的损失函数 AMSoftmax 这就是本文新提出的损失函数了。其变化就在于修改了Cos(mθ)为一个新函数： 与ASoftmax中定的的类似，可以达到减小对应标签项的概率，增大...
AMSoftmax
唧唧复歪歪
03-23 907
首先，不同于Softmax，AMSoftmax属于Metric Learning——缩小类内距增大类间距的策略。下图2形象的解释了Softmax 和 AMSoftmax的区别，Softmax能做到的只能是划分类别间的界线——绿色虚线，而AMSoftmax可以缩小类内距增大类间距，将类的区间缩小到Target region范围，同时又会产生margin大小的类间距。 ...
基于CN-Celeb数据集的说话人识别系统_ECAPA-TDNN与AAM-Softmax深度神经网络模型_实现高精度声纹特征提取与身份验证_支持中文语音数据处理与增强训练_适用于安.zip
最新发布
09-07
AAM-Softmax（Additive Angular Margin Softmax）是一种在深度学习中应用的损失函数，用于改善特征的区分度，特别是在说话人识别领域。AAM-Softmax通过在softmax函数中添加一个角度边界，使得不同类别的特征在高维...
margin-softmax:keras的margin-softmax稀疏实现
04-27
在提供的"margin-softmax-master"压缩包中，可能包含了实现这些方法的源代码，包括模型结构、损失函数定义以及训练过程等。 至于GRU，它是一种RNN（循环神经网络）的变体，主要用于处理序列数据。GRU相比标准的LSTM...
softmax层_AM-Softmax
weixin_39707941的博客
12-18 1102
回顾一下Angular Softmax ( A-softmax ) ，它是以乘法的方式合并angular margin(角度间隔)从上式中的 可以看出，m乘以目标角 。所以这种类型的损失函数称为：乘性Margin Softmax本文讲述的AM-Softmax提出了一种更具解释性的方法：将angular margin(角度间隔)引入到softmax loss中，提出一个新的margin。这个ma...
人脸识别之AM-Softmax
陶将的博客
06-14 1万+
论文：Additive Margin Softmax for Face Verification 在此篇论文中，作者提出了新的损失函数，AM_softmax。嗯，我们可以把AM-softmax看做是对A-softmax损失函数的改进，两者是很相似的，我刚写过A-softmax的博客，详情请点击这里。两者最大的不同之处在于：A-softmax是用margin m与相乘，而AM-softmax的ma...
softmax算法的理解
11-29
通过介绍可以对softmax有一个更好地理解，通过对其深入学习。
人脸识别 L-Softmax
03-01
Cross-entropy loss together with softmax is arguably one of the most common used supervision components in convolutional neural networks (CNNs). Despite its simplicity, popularity and excellent performance, the component does not explicitly encourage discriminative learning of features. In this paper, we propose a generalized large-margin softmax (L-Softmax) loss which explicitly encourages intra-class compactness and inter-class separability between learned features. Moreover, L-Softmax not only can adjust the desired margin but also can avoid overfitting. We also show that the L-Softmax loss can be optimized by typical stochastic gradient descent. Extensive experiments on four benchmark datasets demonstrate that the deeply-learned features with L-softmax loss become more discriminative, hence significantly boosting the performance on a variety of visual classification and verification tasks
pytorch-loss:标签平滑，amsoftmax，散焦，三重损失，lovasz-softmax。 也许有用
04-30
火炬损失 我实现的标签平滑，amsoftmax，焦点损耗，双焦点损耗，三重态损耗，giou损耗，亲和力损耗，pc_softmax_cross_entropy，ohem损耗（基于行硬挖掘损失的softmax），大利润- softmax（bmvc2019），lovasz-softmax-loss和dice-loss（广义的软骰子损失和批处理软骰子损失）。 也许这对我的未来工作很有用。 还尝试实现swish，hard-swish（hswish）和mish激活功能。 此外，添加了基于cuda的一键式功能（支持标签平滑）。 新添加一个“指数移动平均线（EMA）”运算符。 添加卷积运算，例如coord-conv2d和dynamic-conv2d（dy-conv2d）。 一些运算符是使用pytorch cuda扩展实现的，因此您需要先对其进行编译： $ python setup.py
AMSoftmax学习
weixin_62456688的博客
08-18 519
比如说模型输出数据的维度是1*n,但是在此次训练中数据集的类别是m,为了模型输出的维度和输出数据的维度相匹配，我们利用了一个W矩阵，将输出的feat转为(1*m)维度。它的公式也就是由如下所示。我在这里理解最后全连接层训练的参数W权重矩阵其实就是每一类的中心向量的汇总，然后将输入的数据x映射到待分类的线性空间上(以中心向量作为基准向量)。之前的softmax loss得到的只是一个vector(基准)但是类间的距离却差别不是很大，而由下图中的左图我们可以看出类内的点variance比较大，分散比较零散。
【没有哪个港口是永远的停留~ 论文解读】AM - softmax
magic_shuang的博客
12-02 391
论文：Additive Margin Softmax for Face Verification
softmax整理
yangjf91的博客
06-29 1167
softmax来由   阅读Softmax vs. Softmax-Loss: Numerical Stability的总结   softmax函数的定义： σi(z)=ezi∑mj=1ezj,i=1,2,...,mzi=wTix+biσi(z)=ezi∑j=1mezj,i=1,2,...,mzi=wiTx+bi \begin{aligned} &\sigma_i(z)=\frac{e^{z_i...
人脸识别 -- AMSoftmax : Additive Margin Softmax for Face Verification
qq_33783896的博客
06-06 1976
论文地址：点击打开链接源码地址：点击打开链接1. Softmax loss其中f为最后全连接层的输入（fi表示第i个样本），wj为全连接层的第j列。2. A-Softmax loss 3. AMSoftmax loss本文提出的方法将cos(mθ)更改为cosθ-m，将sphereface中的倍乘更改为加法。增加类间距，并减小类内距。为了提高收敛速度，引进了一个超参数s，这里s设置为固定值30。几...
论文阅读笔记：AM-Softmax: Additive Margin Softmax for Face Verification
ProYH
07-25 4180
论文阅读笔记：AM-Softmax: Additive Margin Softmax for Face Verification Tags：Deep_Learning_基础论文 本文主要包含如下内容：   论文地址   代码地址   参考博客 论文阅读笔记：AM-Softmax: Additive Margin Softmax for Face Verification 主...
A-Softmax、AM-Softmax、AAM-Softmax
03-21
### A-Softmax、AM-Softmax 和 AAM-Softmax 的区别与应用场景 #### 背景介绍 在深度学习领域，尤其是人脸识别任务中，设计有效的损失函数对于提升模型性能至关重要。A-Softmax、AM-Softmax 和 AAM-Softmax 都是在...
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