平方差损失能较绝对值差损失更快地更新…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26268559 分类问题的目标变量是离散的,而回归是连续的数值. 分类问题,都用 onehot + cross entropy training 过程中,分类问题用 cross entropy,回归问题用 mean squared error. training 之后,validation / testing 时,使用 classification error,更直观,而且是我们最关注的指标.…

# by movie on 2019/12/18 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from skimage import measure import cv2 # import the necessary packages def mse(imageA, imageB): # the 'Mean Squared Error' between the two images is the # sum of the squared…

在讲完最小二乘(linear regression)和K近邻后,进入本节. 引入符号: $X\in R^p$ X为维度为p的输入向量 $Y\in R$ Y为输出,实数 $P(X,Y)$ 为两者的联合概率分布 $f(X)$ 为预测函数,给定X,输出Y a.使用squared error loss(L2)作为损失函数 $L(Y,f(X))={(Y-f(X))}^2$ EPE(excepted prediction error)为 $EPE(f)=E({(Y-f(X))}^2) \\ \ \ =\in…

xgboost的可以参考:https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/gpu/index.html 整体看加速5-6倍的样子. Gradient Boosting, Decision Trees and XGBoost with CUDA By Rory Mitchell | September 11, 2017  Tags: CUDA, Gradient Boosting, machine learning and AI, XGBoost   Gradie…

项目地址 Abstract 该技术报告主要介绍了作者对 YOLOv1 的一系列改进措施(注意:不是对YOLOv2,但是借鉴了YOLOv2中的部分改进措施).虽然改进后的网络较YOLOv1大一些,但是检测结果更精确,运行速度依然很快.在输入图像分辨率为320*320时,YOLOv3运行耗时22ms,mAP达到28.2,这和SSD一样精确,但是速度比SSD快三倍.当我们使用旧的检测指标0.5 IOU mAP(IOU阈值取为0.5,然后比较mAP)时,YOLOv3依旧表现得相当好.在一个 Titan…

在统计学习角度,Huber损失函数是一种使用鲁棒性回归的损失函数,它相比均方误差来说,它对异常值不敏感.常常被用于分类问题上. 下面先给出Huber函数的定义: 这个函数对于小的a值误差函数是二次的,而对大的值误差函数是线性的.变量a表述residuals,用以描述观察值与预测值之差:,因此我们可以将上面的表达式写成下面的形式: Huber loss (green, ) and squared error loss (blue) as a function of  两个最常用的损失函数是平方损失…

出处:arXiv: Artificial Intelligence, 2016(一年了还没中吗?) Motivation 使用GAN+RNN来处理continuous sequential data,并训练生成古典音乐 Introduction In this work, we investigate the feasibility of using adversarial training for a sequential model with continuous data, and eva…

目标检测之YOLO系列 YOLOV1: blogs1: YOLOv1算法理解 blogs2: <机器爱学习>YOLO v1深入理解 网络结构 激活函数(leaky rectified linear activation) 损失函数 YOLOV2: paper: YOLO9000: Better, Faster, Stronger blogs1: 目标检测|YOLOv2原理与实现 YOLOV2总结: Better Batch Normalization BN可以提升模型收敛速度,而且可以起到一定…

Matting任务里的Gradient与Connectivity指标 主要背景 Matting任务就是把α(不透明度, 也就是像素属于前景的概率).F(前景色)和B(背景色)三个变量给解出来. C为图像当前可观察到的颜色, 这是已知的. 问题是一个等式解不出三个变量, 因此就必须引入额外的约束使这个方程可解, 这个额外的约束就是由用户指定的trimap(有人译为三元图)图, 或者是仅仅在前景和背景画几笔的草图(scribbles). 主要的手段 传统方法: Poisson Matting/Bay…