谈谈Softmax loss

最新推荐文章于 2022-10-05 13:06:36 发布
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AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用
AI天才研究院
06-20 1273
1. 背景介绍 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）是一种深度学习算法，它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。卷积神经网络的核心思想是利用卷积操作和池化操作对输入数据进行特征提取和分类，从而实现对图像、语音等数据的识别和分类。本文将介绍卷积神经网络的原理、核心概念与联系、数学模型
通过定义推导和代码浅析softmax
剑启郁兰的博客
07-30 376
文章目录什么是softmaxsoftmax的损失函数softmax反向传播推导以及代码实现 什么是softmax softmax不同于sigmoid函数，用softmax后能够将有正有负的输出化为和为1的正数输出，这些输出相互影响，可以认为是概率分布，这就给很多问题的求解提供了便利。顺便一提，softmax函数在神经网络常常当做多分类神经网络输出的激活函数；另外，ReLU和sigmoid激活函数常...
谈谈softmax
yuexiaomao的博客
05-08 418
原文：https://towardsdatascience.com/softmax-activation-function-how-it-actually-works-d292d335bd78 softmax经常用，但是具体性质这些也没有了解过，正好看了个博客，记录一下： 定义： Softmax是一个激活函数，它将numbers/logits扩展为概率。Softmax的输出是一个向量（比如v），带有每个类别概率。对于所有可能的结果或类别，向量v中的概率总和为1。 ...
L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification 论文学习
calvinpaean的博客
10-13 488
Abstract 得益于DCNN，人脸验证系统在近些年取得了巨大的成功。 人脸验证系统通常包括一个使用 softmax loss 的分类网络，它将倒数第二层的输出作为特征描述，计算出给定的一对人脸图像的余弦相似度。Softmax loss 并不是优化特征，来让正样本对拥有更高的相似度得分、负样本对拥有更低的相似度得分，这就产生了分歧。作者给特征描述增加了 L2L_2L2​约束，将它们限制在固定半径的超球面上。通过现有的深度学习方法可以很容易地实现。作者证明，训练时加入这一步骤可以明显地提升人脸验证效果。在
【没有哪个港口是永远的停留~ 论文解读】L2-Softmax
magic_shuang的博客
11-27 778
论文地址：L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification 摘要 成就：具体来说，我们在具有挑战性的IJB-A数据集上实现了最先进的结果，在FA=0.0001下实现了0.909的TA此外，我们在LFW数据集上获得了最先进的性能，准确率为99.78%，在YTF数据集上获得了96.08% 提出问题：而softmax损失函数，对正对具有较高的相似性评分，对负对具有较低的相似性评分，从而导致性能差距。 解决问题：我们在特征描述符
Unified Batch All Triplet Loss for Visible-Infrared Person Re-identification
tt_sunshine的博客
10-05 889
损失函数
简单谈谈Cross Entropy Loss
热门推荐
时光杂货店
06-23 18万+
写在前面 分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。 神经网络模型的效果及优化的目标是通过损失函数来定义的。 回归问题解决的是对具体数值的预测。比如房价预测、销量预测等都是回归问题。这些问题需要预测的不是一个事先定义好的类别，而是一个任意实数。解决回顾问题的神经网络一般只有一个输出节点，这个节点的输出值就是预测值。对于回归问题，常用的损失函数是均方误差( MSE，mean squared ...
Softmax层或者Softmax激活函数
03-09
- **LogSoftmax**：对Softmax取对数，常与负对数似然损失（NLLLoss）结合，进一步提升数值稳定性。 --- #### 9. **实际应用建议** - **分类任务**：优先使用`Softmax + 交叉熵损失`组合。 - **多标签分类**：需...
Logistic and Softmax Regression (逻辑回归和Softmax回归)
Daniel_djf的专栏
12-12 2万+
1． 简介 逻辑回归和Softmax回归是两个基础的分类模型，虽然听名字以为是回归模型，但实际我觉得他们也有一定的关系。逻辑回归，Softmax回归以及线性回归都是基于线性模型，它们固定的非线性的基函数（basis function） 的线性组合，形式如下： 2． 逻辑回归谈谈逻辑回归，Softmax回归，前者主要处理二分类问题，而后者处理多分类问题，但事实上Softmax回归就是逻辑回归的
语义分割中Dice Loss原理与Python实现
boy854456187的博客
02-07 4008
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、Dice Loss是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 用Dice Loss的作语义二分类分割Loss的过程中，发现自己并不知道Dice是什么，计算公式是如何得到的？那么来探索一下。 一、Dice Loss是什么？ Dice loss是Fausto Milletari等人在V-net中提出的Loss function，其源于Sørensen–Dice coefficient，是Thorvald Søre
人脸识别的LOSS（多分类Softamx）
爱破破爱科研
09-04 5909
人脸1：N应用：https://blog.youkuaiyun.com/intflojx/article/details/81278330 超多分类的Softmax 早期深度人脸识别方法，框架为CNN + Softmax，以“超多分类”这样一种比较难的任务训练CNN，强迫网络在第一个FC层形成比较紧凑的，判别力很强的深度人脸特征，之后用于人脸识别。 Softmax优缺点 Softmax是soft（...
DL之SoftmaxWithLoss：SoftmaxWithLoss算法(Softmax+交叉熵误差)简介、使用方法、应用案例之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
04-29 8725
DL之SoftmaxWithLoss：SoftmaxWithLoss算法(Softmax函数+交叉熵误差)简介、使用方法、应用案例之详细攻略 目录 SoftmaxWithLoss算法简介 1、Softmax-with-Loss层的计算图 2、正向传播 3、反向传播 4、总结 SoftmaxWithLoss算法使用方法 SoftmaxWithLoss算法...
人脸识别系列（十六）：AMSoftmax
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...
SoftmaxWithLossLayer 详细讲解
luo2007专栏Gods determine what you're going to be！
11-02 760
SoftmaxWithLossLayer 原理分析及caffe代码实现
结合PyTorch和TensorFlow2 汇总理解损失函数
idol24的博客
11-11 1601
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！作者：DengBoCong地址：https://www.zhihu.com/people/den...
干货 | 浅谈 Softmax 函数
小白学视觉
01-04 3987
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来自 | 知乎 作者 |LinT仅作学术交流，如有侵权，请联系删除0. 引言Softmax函数几乎是深度学习中...
【技术综述】一文道尽softmax loss及其变种
hacker_long的专栏
10-09 1221
本文首发于龙鹏的知乎专栏《有三AI学院》 https://zhuanlan.zhihu.com/c_151876233 今天来说说softmax loss以及它的变种 01 softmax loss softmax loss是我们最熟悉的loss之一了，分类任务中使用它，分割任务中依然使用它。softmax loss实际上是由softmax和cross-entropy loss组...
为什么使用交叉熵代替二次代价函数_从最优化的角度看待Softmax损失函数
weixin_39900608的博客
11-19 456
作者按：最近博士毕业论文写完了，这段时间比较闲，准备把我博士毕业论文里比较有意思的一些章节拿出来写成博客，有空就写点，不定期更新。Softmax交叉熵损失函数应该是目前最常用的分类损失函数了，在大部分文章中，Softmax交叉熵损失函数都是从概率角度来解释的（请读者自行搜索），本文将尝试从最优化的角度来推导出Softmax交叉熵损失函数，希望能够启发出更多的研究思路。一般而言，最优化的问题通常需要...
对tf.nn.softmax的理解
wgj99991111的博客
10-31 5万+
Softmax的含义：Softmax简单的说就是把一个N*1的向量归一化为（0，1）之间的值，由于其中采用指数运算，使得向量中数值较大的量特征更加明显。 如图所示，在等号左边部分就是全连接层做的事。 W是全连接层的参数，我们也称为权值；W是全连接层的参数，是个T*N的矩阵，这个N和X的N对应，T表示类别数，比如你进行手写数字识别，就是10个分类，那么T就是7。 X是全连接层的输入，也就是特征。...
softmaxloss
最新发布
03-31
嗯，用户想了解Softmax Loss的概念和实现方式。首先，我需要回忆一下Softmax Loss在机器学习中的作用。记得Softmax函数通常用于多分类问题，它将神经网络的输出转换为概率分布。而Softmax Loss应该是结合了Softmax和...
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