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RSS订阅原创 关于A-Softmax损失函数的一些解释
关于A-Softmax损失函数的一些解释 关于A-Softmax具体内容请参考论文《SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition》by Weiyang Liu, Yandong Wen, Zhiding Yu, Ming Li, Bhiksha Raj and Le Song。关于其损失函数的设计思路，Thaurun的博客A...
2019-09-03 23:24:57
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原创 关于二分类问题评估指标的补充——对ROC-AUC的一些解释
对于ROC和PR曲线的优缺点，下面这篇博文说的比较清楚，我就不赘述了。 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线 AUC，ROC我看到的最透彻的讲解 上面这篇博客中有一段文字：“AUC值是一个概率值，当你随机挑选一个正样本以及负样本，当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值”。在网上搜了一下，感觉没有通俗的解释。所以，本文尝试对此...
2019-04-01 22:33:11
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原创 SVM-对偶问题、核技巧、RBF、参数gamma和C
一、SVM背景知识 二、我的补充和参数理解 参考文献 1. 周志华. 机器学习. 北京：清华大学出版社，2016. 2. SVM核技巧之终极分析. https://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/4878141.html 3. SVM的两个参数 C 和 gamma. https://blog.youkuaiyun.com/lujiandong1/a...
2018-09-07 13:59:14
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空空如也
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