交叉熵损失函数 交叉熵的几种表达形式 Binary CrossEntropy Categorical CrossEntropy 对数似然函数与交叉熵的关系 均方误差与交叉熵误差(sigmoid为激活函数) 均方误差(MSE)与梯度更新 交叉熵误差与梯度更新 对比与结论 多分类交叉熵函数的梯度更新(s ...
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2020-07-08 19:48:06
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Reference：李航 --《统计学习方法》 10 种主要的统计学习方法概括总结 方法 适用问题 模型特点 模型类型 学习策略 学习的损失函数 学习算法 感知机 二类分类 分离超平面 判别模型 极小化误分点到超平面距离 误分点到超平面距离 随机梯度下降 k 近邻 多类分类，回归 特征空间，样本点 ...
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2020-07-06 14:36:46
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HOG特征描述算子 前言 概念介绍 HOG特征：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient，HOG）特征是一种进行物体检测时的特征描述子，它是一种用于表征图像局部梯度方向和梯度强度分布特性的描述符。 特征描述子：计算机不能直接识别图像，所以特征描述子实际上就是图像的 ...
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2020-07-05 15:47:35
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###想要搞懂这一个算法，需要两篇文章： ####1,搞懂梯度，这里我推荐一篇自己看过的文章，尽管有些瑕疵，但足够理解了梯度的理解和推导，简单来说，最重要的一点就是， ####梯度公式，就是各个变量的偏导数组成的向量 ####2,理解了梯度的公式，梯度为什么用偏导的向量表示，就可以看反向传播的算法推 ...
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2020-07-02 13:38:24
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CSS 中文开发手册 线性梯度 | linear-gradient (Image Values) - CSS 中文开发手册 linear-gradient()创建两种或多种颜色之间的线性，渐进转换。其结果是数据类型的一个对象，这是一种特殊的类型。 /* A gradient tilted 45 de... ...
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2020-07-02 00:10:43
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CSS 中文开发手册 渐变 | (Image Values) - CSS 中文开发手册 css数据类型是css。由两种或更多种颜色之间的渐进式转换而成。CSS梯度没有内在维度也就是说，它没有自然的或优先的大小，也没有优先的比率。它的具体大小将与它所应用的元素的大小相匹配。 与涉及颜色的任何插值一样，... ...
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2020-07-01 23:53:25
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Abstract 我们调查了基于光度误差的图像注册的新metric. 我们的方法结合了一个梯度的基于旋转的metric with a magnitude-dependent scaling term. 我们囊括了立体估计和视觉里程计, 展示说对于典型的视差和直接图像注册任务是有益的. 我们的实验显示 ...
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2020-06-29 11:46:47
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内容来自CSDN--作者为zsffuture 什么是梯度？ 以二元函数为例，如果一个函数为f（x,y）,某点（x0，y0）的梯度为： 由定义可以看出，梯度为一个向量。 泰勒级数 当x为标量时，根据泰勒公式，可知如果该点如果是极值点，则导数一定为0： 当x为向量时，根据泰勒公式， ...
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2020-06-29 00:14:24
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常规方法： 1 void SobelAmplitude(Mat &sobelx, Mat &sobely, Mat &SobelXY) { 2 SobelXY = Mat::zeros(sobelx.size(), CV_32FC1); 3 for (int i = 0; i < SobelXY.r ...
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2020-06-28 18:24:46
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参考文献 An overview of gradient descent optimization algorithms 梯度下降 GD(Gradient Descent) 梯度方向是函数变化率最大的方向，是函数增长最快的方向。 梯度的反方向是函数减少的最快方向。 ex: 从山上走到谷底 \(x_j ...
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2020-06-27 09:53:45
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