沙巴体育登录(Loss Function)

softmax不能像度量学习的方法一样可以优化类间和类内距离。

假如说就是判断是一个非猫即狗的二分问题)!(https://pic1.zhimg.com/50/v2-98c33b54daa6bedc0d627de95c71e21f_720w.jpg?source=1940ef5c)!()也就是说,只要图片是猫,那么判断的结果一定不会是狗;如果图片是狗,那么判断的结果就一定不是猫,没有任何判断错误的情况出现。

公式就不写了。

第归一化。

(https://img-blog.csdnimg.cn/20191005192950408.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTc5MTQwMg==,size_16,color_FFFFFF,t_70)1、平方和沙巴体育登录(squareloss):L(yi,f(xi))=(yi-f(xi))2,常用于回归中如最小二乘,权重可直接初始化,再通过梯度下降不断更新。

那么利用MAE优化的模型将会得到150的预测值而忽略的剩下的10%(倾向于中值);而对于MSE来说由于异常值会带来很大的损失,将使得模型倾向于在0-30的方向取值。

我们得到的数据集里面打好标签的数据,其实就是在真实规律这个概率分布下进行抽样得到的结果,而深度学习的过程,就是我们已经有了样本数据,去反推背后概率分布是什么的过程。

因此,四元组损失通常能让模型学习到更好的表征。

**Hinge损失:**Hinge沙巴体育登录是0-1沙巴体育登录相对紧的凸上界,且当时候,该函数不对其做任何处罚。

默认:mean。

**5.似然和概率有什么不一样**什么是似然值?首先,它也是用来表示可能性的,但是它又和概率描述的问题不一样。

完整的CIoU沙巴体育登录定义为LCIoU=1-ηIoU+(ρ2(b,bg))/(c2)+αυ,(6)υ=4/(p2)(arctan(ωg)/(hg)-arctanω/h)2,(7)式中:α——权重函数;υ——度量长宽比的相似性。

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时认为相等,

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举例,如果一个样本的标记错误或者是离群点,则由于错分导致分类误差会很大,如此便会影响整个分类超平面的学习,从而降低模型泛化能力。

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