关于CycleGAN损失函数的可视化理解

【关于CycleGAN损失函数的可视化理解】的更多相关文章

Python [拷贝copy / 深度拷贝deepcopy] | 可视化理解

Python 是一门面向对象的语言, 在Python一切皆对象. 每一个对象都有由以下三个属性组成: ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ Identity(身份): 它是每一个对象的身份唯一标识, 可通过 id(obj) 函数查询. 对应于到现实生活, 可以理解成我们个人的身份证编号, 它可以唯一标识在 "地球&qu…

PCA vs Linear Regression 可视化理解

https://shankarmsy.github.io/posts/pca-vs-lr.html https://shapeofdata.wordpress.com/2013/04/09/principle-component-analysis/…

『cs231n』卷积神经网络的可视化与进一步理解

cs231n的第18课理解起来很吃力,听后又查了一些资料才算是勉强弄懂,所以这里贴一篇博文(根据自己理解有所修改)和原论文的翻译加深加深理解,其中原论文翻译比博文更容易理解,但是太长,而博文是业者而非学者所著,看着也更舒服一点. 另,本文涉及了反向传播的backpropagation算法,知乎上有个回答很不错,备份到文章里了,为支持原作者,这里给出知乎原文连接可视化理解卷积神经网络这张PPT是本节课的核心,下面我来说说这张图. 可视化神经网络的思想就是构建一个逆向的卷积神经网络,但是不包括训…

【深度学习】一文读懂机器学习常用损失函数（Loss Function）

最近太忙已经好久没有写博客了,今天整理分享一篇关于损失函数的文章吧,以前对损失函数的理解不够深入,没有真正理解每个损失函数的特点以及应用范围,如果文中有任何错误,请各位朋友指教,谢谢~ 损失函数(loss function)是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好.损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分.模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子…

[ch03-01] 均方差损失函数

系列博客,原文在笔者所维护的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 点击star加星不要吝啬,星越多笔者越努力. 3.1 均方差函数 MSE - Mean Square Error. 该函数就是最直观的一个损失函数了,计算预测值和真实值之间的欧式距离.预测值和真实值越接近,两者的均方差就越小. 均方差函数常用于线性回归(linear regression),即函数拟合(function fitting).公式如下: \[ loss = {1 \over 2}(z-y…

从零开始一起学习SLAM | 理解图优化，一步步带你看懂g2o代码

首发于公众号:计算机视觉life 旗下知识星球「从零开始学习SLAM」这可能是最清晰讲解g2o代码框架的文章理解图优化,一步步带你看懂g2o框架小白:师兄师兄,最近我在看SLAM的优化算法,有种方法叫"图优化",以前学习算法的时候还有一个优化方法叫"凸优化",这两个不是一个东西吧? 师兄:哈哈,这个问题有意思,虽然它们中文发音一样,但是意思差别大着呢!我们来看看英文表达吧,图优化的英文是 graph optimization 或者 graph-based op…

Deep Learning基础--各个损失函数的总结与比较

损失函数(loss function)是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好.损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分.模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子: θ∗=argminθ1N∑i=1NL(yi,f(xi;θ))+λ Φ(θ)θ∗=arg⁡minθ1N∑i=1NL(yi,f(xi;θ))+λ Φ(θ) 其中,前面的均值函数表示的是…