版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 我们知道卷积神经网络(CNN)在图像领域的应用已经非常广泛了,一般一个CNN网络主要包含卷积层,池化层(pooling),全连接层,损失层等.虽然现在已经开源了很多深度学习框架(比如MxNet,Caffe等),训练一个模型变得非常简单,但是你对这些层具体是怎么实现的了解吗?你对softmax,softmax loss,cros…

我们知道卷积神经网络(CNN)在图像领域的应用已经非常广泛了,一般一个CNN网络主要包含卷积层,池化层(pooling),全连接层,损失层等.虽然现在已经开源了很多深度学习框架(比如MxNet,Caffe等),训练一个模型变得非常简单,但是你对这些层具体是怎么实现的了解吗?你对softmax,softmax loss,cross entropy了解吗?相信很多人不一定清楚.虽然网上的资料很多,但是质量参差不齐,常常看得眼花缭乱.为了让大家少走弯路,特地整理了下这些知识点的来龙去脉,希望不仅帮助自…

本文来自<ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition>,时间线为2018年1月.是洞见的作品,一作目前在英国帝国理工大学读博. CNN近些年在人脸识别上效果显著,为了增强softmax loss的辨识性特征学习能力,Sphereface提出的multiplicative angular margin,参考文献[43,44]提出的additive cosine margin等分别通过将角度边际和余弦边际整合到lo…

本文来自<Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks>,时间线为2016年12月,是北大和CMU的作品. 0 引言 过去十几年,CNN被应用在各个领域.大家设计的结构,基本都包含卷积层和池化层,可以将局部特征转换成全局特征,并具有很强的视觉表征能力.在面对更复杂的数据下,结构也变得更深(VGG),更小的strides(VGG),新的非线性激活函数(ReLU).同时受益于很强的学习能力,CNN同样需要面对过拟合的问题.所…

1 softmax 我们知道卷积神经网络(CNN)在图像领域的应用已经非常广泛了,一般一个CNN网络主要包含卷积层,池化层(pooling),全连接层,损失层等.这一篇主要介绍全连接层和损失层的内容,算是网络里面比较基础的一块内容.先理清下从全连接层到损失层之间的计算.来看下面这张图. 这张图的等号左边部分就是全连接层做的事,W是全连接层的参数,我们也称为权值,X是全连接层的输入,也就是特征.从图上可以看出特征X是N*1的向量,这是怎么得到的呢?这个特征就是由全连接层前面多个卷积层和池化层处理后…

最近在做分布式模型实现时,使用到了这个函数. 可以说非常体验非常的好. 速度非常快,效果和softmax差不多. 我们知道softmax在求解的时候,它的时间复杂度和我们的词表总量V一样O(V),是性线性的,从它的函数方程式中,我们也可以很容易得出: softmax: f(x) = e^x / sum( e^x_i ) ; 它的需要对所有的词 e^x 求和; 所以当V非常大的时候,哪怕时间复杂度是O(V),这个求解的过程耗时也比较"严重": 设想一下,当我们在训练模型时, 我们知道目标…

1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作 参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型 参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引 参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每…

Softmax回归:K分类问题, 2分类的logistic回归的推广.其概率表示为: 对于一般训练集:                     系统参数为:      Softmax回归与Logistic回归的关系 当Softmax回归用于2分类问题,那么可以得到:      令θ=θ0-θ1,就得到了logistic回归.所以实际上logistic回归虽然有2个参数向量,但这2个参数向量可以退化到1个参数向量.推广到K个类别,那么就需要K-1个参数向量 参数求解 类似于logistic reg…

简介 在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,在多分类问题中,类标签  可以取两个以上的值. Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的,该问题的目的是辨识10个不同的单个数字.Softmax回归是有监督的,不过后面也会介绍它与深度学习/无监督学习方法的结合.(译者注: MNIST 是一个手写数字识别库,由NYU 的Yann LeCun 等人维护.http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ …

    import lib needed¶ In [1]: from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import re from glob import glob   begin, load data¶ In [2]: def load_data(train_path='train/',test_path='test/'): train_list=glob(r'train/*.png')…