是什么？ https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html 具体pytorch怎么运算的 https://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/85229988 ...
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2019-12-13 18:01:10
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总结对比下$L_1$ 损失函数，$L_2$ 损失函数以及$\text{Smooth} L_1$ 损失函数的优缺点。 均方误差MSE ($L_2$ Loss) 均方误差（Mean Square Error,MSE）是模型预测值$f(x)$ 与真实样本值$y$ 之间差值平方的平均值，其公式如下 $$ M ...
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2019-12-11 13:33:45
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tkinter编程步骤 导入Tkinter 创建控件 import thinter 创建主窗口 #win = tkinter.Tk() 设置标题 win.title("xiaoxin") 设置大小和位置 win.geometry("400x400+200+20") 进入消息循环(控件就写这里) 1 ...
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2019-12-07 12:42:32
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之前讲过SVM，是通过最大化间隔导出的一套方法，现在从另外一个角度来定义SVM，来介绍整个线性SVM的家族。 大纲： 线性支持向量机简介L2正则化L1-loss SVC原问题L2正则化L2-loss SVC原问题L2正则化SVC对偶问题L1正则化L2-loss SVC原问题多类线性支持向量机实验环节 ...
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2019-12-03 21:56:45
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这篇论文的思路基于一个简单的假设：专业摄影师拍出来的图片一般具备比较好的构图，而如果从他们的图片中随机抠出一块，那抠出的图片大概率就毁了。也就是说，原图在构图方面的分数应该高于抠出来的图片。而这种比较的方式，可以很方便地用 Siamese Network 和 hinge loss 实现。另外，这篇论 ...
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2019-12-02 19:02:07
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原因1-在训练中应用正则化（加了正则项），但在验证/测试中未应用正则化 正则化方法通常会牺牲训练准确性来提高验证/测试准确性——在某些情况下，可能导致验证loss低于训练loss。原因2-训练loss是在每个epoch测量的，而验证loss是在每个epoch后测量的 在整个epoch内，您的训练lo ...
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2019-12-01 21:21:45
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SVM损失函数 L1 = max(0,5.1 3.2+1)+max(0, 1.7 3.2+1) l2 = ...... 损失函数:L=(L1+L2+L3)/3 当所有的分数几乎相同时:L=分类数 1 (就是max中的那个1.共有类数 1个) 为什么使用平均值? 无论分数如何变化loss不会改变 最优 ...
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2019-11-30 11:29:23
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本文首发于个人博客 "https://kezunlin.me/post/95370db7/" ，欢迎阅读最新内容！ keras multi gpu training <! more Guide multi_gpu_model python import tensorflow as tf from k ...
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2019-11-30 11:24:23
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Abstract 最近在两个领域上的图像翻译研究取得了显著的成果。但是在处理多于两个领域的问题上，现存的方法在尺度和鲁棒性上还是有所欠缺，因为需要为每个图像域对单独训练不同的模型。为了解决该问题，我们提出了StarGAN方法，这是一个新型的可扩展的方法，能够仅使用一个单一模型就实现多领域的图像翻译。 ...
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2019-11-28 18:57:21
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