1.一开始是FaceNet 2.一个重要的改进：image-based, Ding etal. 3.对于样本挑选的改进： 1）hard samples: hard positive 和hard negative (In Defense of Triplet Loss for person Re-Id ...
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2017-10-05 23:39:09
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【softmax分类器的加速器】 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/sampled_softmax_loss This is a faster way to train a softmax classifier over a huge ...
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2017-09-30 11:44:18
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The Multiclass SVM loss for the i-th example is then formalized as follows: Regularization : The most common regularization penalty is the L2 norm tha ...
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2017-09-28 21:38:07
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在anchor_target层，这两行是计算bounding regression代码： 以下是bounding regression的计算公式： bbox_targets存储的是anchor和gt之间的bouding regression，并且将作为这一层的一个输出，输出到rpn_loss_bbo ...
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2017-09-27 21:46:31
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https://rdipietro.github.io/friendly-intro-to-cross-entropy-loss/ 【将输入转化为输出：概率分布】 When we develop a model for probabilistic classification, we aim to ...
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2017-09-26 22:24:22
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*POPUP_TO_CONFIRM_LOSS_OF_DATA:显示YES/NO的弹出窗口，提示用户未保存的数据将丢失 *POPUP_TO_CONFIRM_STEP:提示是否确认操作要弹出窗口 *POPUP_TO_CONFIRM_WITH_MESSAGE:可以显示定制的提示消息的确认窗口 *POPUP ...
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2017-09-24 16:15:54
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其中build4方法预测最准确mae loss最小 ...
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2017-09-22 16:35:49
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深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数 损失函数：Hinge Loss（max margin） 机器学习中的常见问题——损失函数 ...
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2017-09-14 18:44:28
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假设函数（Hypothesis Function）模型的知识表达： 然后利用已知的数据对其中的参数进行求解，再将该函数用于新数据的预测，其中参数的求解过程称为“训练（Training） or 学习（Learning）” 待优化参数 θ0，θ1 损失函数(loss function)，或叫代价函数(c ...
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2017-09-08 00:25:49
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