6 總結本文提出了一個新的人證比對的方法,DocFace+,透過遷移學習,透過在大資料集上訓練基線模型,再在私有的資料集上進行finetune,使用了一個共享高層權值的姐妹網路,基於我們的觀察,我們提出了DWI的最佳化方法,還有一個AM-S
可是argmax也有無法求導的問題,因此可以使用softmax來代替,也就是Gumbel-Softmax trick,那麼有如下計算公式(τ表示溫度係數,類似於知識蒸餾裡的溫度係數,也是用來控制分佈的平滑度):使用gumbel softma
2、文章提出的方法(fast r-cnn)及優點①高檢測質量,即mAP(平均準確率)高②但階段進行訓練,使用多分類損失,不再是二分類③訓練可以更新所有的網路層④特徵的儲存不需要磁碟儲存二、Fast R-CNN的結構與訓練過程圖2 Fast
一般做分類,最後都會加上一個softmax的吧Softmax直接損失函數里,你沒加的時候網路有的時候預設給你加上了為什麼轉化成機率,看下交叉熵loss的定義
重新考慮weight norm方法:其中這和我們上述推的公式不一致,因此我們說最佳化這個目標不符合fisher consistency,所以做如下修改:其中,,是類別y的先驗機率,可以看到主要改動是reweight的位置發生了變化,是在so
Conclusions本文探究了不同speaker embedding在zero-short speaker adaptation任務上表現,實驗結果證明LDE的表現要好於x-vector,另外作者的實驗也證明了,ASR和TTS的分數之間並
模型需要學習的引數:每個單詞的詞向量 + 霍夫曼樹每個內部結點的 3
錯誤越大懲罰越大交叉熵 Loss 連續可導,便於求導計算模型受異常點的干擾就較小參考:參考1 交叉熵損失函式公式推導3 Softmax Loss多用於神經網路多分類問題概念區分Softmax迴歸:邏輯迴歸的一般形式,將logistic啟用函
這裡面我們最常用的就是最普通的cross-entropy loss(交叉熵損失),交叉熵損失函式大家也很熟悉了,這裡再囉嗦兩句,因為這對之後我們的推導相當重要:這式子咱們定性理解一下,假如說我們圖片數字是0,最後一層第一個神經元代表了該圖片
類別中心的更新距離方式如(4)所示,具體來說就是對於每個類別j,將j類別中心減去每個j類別feature的值取平均,以此作為類別中心更新的步進值:center loss 與softmax loss聯合監督最佳化基於上述center loss
softmax_cross_entropy_with_logits函式可以直接計算多分類損失
Softmax Loss訓練CNN,MNIST上10分類的2維特徵對映視覺化如下:不同類別明顯分開了,但這種情況並不滿足我們人臉識別中特徵向量對比的需求
本篇論文比較新,來自於EMNLP 2019的一篇關於序列標註任務的論文:《Hierarchically-Refined Label Attention Network for Sequence Labeling》引言作者認為,在序列標註任務
RNN based——GRU4RecGRU4Rec 是最早提出使用RNN 對使用者session行為序列建模的先驅之一,其也是基於使用者協同的改進,網路中沒有加入使用者category特徵,只使用了使用者session 內點選行為序列
)那麼我們可以得到Loss對於4結點的偏導就求出了了(這裡假定4是我們的預計輸出)第二種情況為:這裡對應我的例子圖如下,我這時對的是j不等於i,往前傳:那麼由上面求導結果再乘以交叉熵損失函式求導,它的導數為,與上面相乘為(形式非常簡單,這說
四、JS散度(Jensen-Shannon)JS散度度量了兩個機率分佈的相似度,基於KL散度的變體,解決了KL散度分對稱的問題,JS散度是對稱的,取值為0到1之間,定義:而二者在度量距離的時候存在著一個共同問題:就是當兩個分佈相距很遠,完全
與SphereFace與CosFace類似,作者透過規範化fc層權重值,併為了簡單表示將fc的偏移量設定為0,同時將特徵進行規範化以及re-scale到s,則得到以下loss函式:將fc輸出的特徵進行規範化操作可以使人臉識別預測結果僅僅依賴
首先,令:再做如下轉換:令:再令|xi||的值為s,則之前的Softmax Loss可轉換為如下表達:這樣轉換,其實還是Softmax Loss只是換了個寫法,接下來看本文介紹的三個方法分別是怎麼定義的損失函式:SphereFace:Cos
softmax_cross_entropy_with_logitssoftmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,dim=-1,name=No
深度學習模型得到的這些高置信度預測通常由softmax產生,因為softmax機率是用快速增長的指數函式計算的,因此對softmax輸入(即logit)進行少量新增就會導致輸出分佈發生實質性變化