center loss来自ECCV2016的一篇论文:A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition. 论文链接:http://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf 代码链接:https://github.com/davidsandberg/facenet 理论解析请参看 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/7…

原文: A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition 用于人脸识别的center loss. 1)同时学习每个类的深度特征的中心点 2)对深度特征和其对应的类中心的距离有一定的惩罚 提出的center loss函数在CNN中可以训练并且很容易优化. 联合softmax loss和center loss,可以同时增加类间分散程度(inter-class dispension)与类内紧凑程度(intra-cl…

原创文章-转载请注明出处哦.其他部分内容参见以下链接- GraphSAGE 代码解析(一) - unsupervised_train.py GraphSAGE 代码解析(二) - layers.py GraphSAGE 代码解析(三) - aggregators.py 1. 类及其继承关系 Model / \ / \ MLP GeneralizedModel / \ / \ Node2VecModel SampleAndAggregate 首先看Model, GeneralizedModel,…

URL:http://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf这篇论文主要的贡献就是提出了Center Loss的损失函数,利用Softmax Loss和Center Loss联合来监督训练,在扩大类间差异的同时缩写类内差异,提升模型的鲁棒性. 为了直观的说明softmax loss的影响,作者在对LeNet做了简单修改,把最后一个隐藏层输出维度改为2,然后将特征在二维平面可视化,下面两张图分别是MNIDST的train集和test集,可以发现类间差异比较明显,但…

文章来自公众号[机器学习炼丹术] 1 focal loss的概述 焦点损失函数 Focal Loss(2017年何凯明大佬的论文)被提出用于密集物体检测任务. 当然,在目标检测中,可能待检测物体有1000个类别,然而你想要识别出来的物体,只是其中的某一个类别,这样其实就是一个样本非常不均衡的一个分类问题. 而Focal Loss简单的说,就是解决样本数量极度不平衡的问题的. 说到样本不平衡的解决方案,相比大家是知道一个混淆矩阵的f1-score的,但是这个好像不能用在训练中当成损失.而Focal…

理论部分 方法介绍 本节将详细介绍AMC的算法流程.AMC旨在自动地找出每层的冗余参数. AMC训练一个强化学习的策略,对每个卷积层会给出其action(即压缩率),然后根据压缩率进行裁枝.裁枝后,AMC算法直接对裁剪后的网络惊醒精度的测试,不经过fine-tune过程,这种精度测量结果是fine-tune后得到最优模型的精度的一中近似,而且可以加速整个训练过程. 问题定义 在深度神经网络中,通过建超每层的参数个数,达到模型压缩和加速的效果.通常有2中裁枝方法:细精度裁枝和结构化裁枝.细精度裁枝…

pointnet.pytorch代码解析 代码运行 Training cd utils python train_classification.py --dataset <dataset path> --nepoch=<number epochs> --dataset_type <modelnet40 | shapenet> python train_segmentation.py --dataset <dataset path> --nepoch=<…

031 删除工作表中的空行 如果需要删除工作表中所有的空行,可以使用下面的代码. Sub DelBlankRow() DimrRow As Long DimLRow As Long Dimi As Long rRow= Sheet1.UsedRange.Row LRow= rRow + Sheet1.UsedRange.Rows.Count - 1 Fori = LRow To rRow Step -1 If Application.WorksheetFunction.CountA(Rows(i…

一.PWM概述: PWM(Pulse Width Modulation):脉冲宽度调制技术,通过对一系列脉冲的宽度进行调制,来等效地获得所需要波形. PWM 的几个基本概念: 1) 占空比:占空比是指在一个周期内,信号处于高电平的时间占整个信号周期的百分比,方波的占空比是50%. 2) 调制频率:周期的倒数. 3) 脉冲宽度:信号处于高电平的时间. 二.nRF51822的PWM产生: NRF51822 通过Timer.PPI 和GPIOTE 的配合实现PWM 的功能,由Timer 产生一个事件,…

 一.实验内容: 通过串口发送单个字符到NRF51822,NRF51822 接收到字符后将其写入到FLASH 的最后一页,之后将其读出并通过串口打印出数据. 二.nRF51822芯片内部flash知识: EN-nRF51D 开发板使用NRF51822 芯片为nRF51822-QFAA,如下图所示,共有256KBFLASH,256 页,页大小为1024 字节. NRF51822 内部FLASH 写流程如下: 三.代码解析: main: int main(void) { ... 串口初始化 prin…