这篇文章主要为大家展示了“Caffe中的损失函数怎么用”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Caffe中的损失函数怎么用”这篇文章吧。
在有监督的机器学习中,需要有标签数据,与此同时,也需要有对应的损失函数(Loss Function)。在Caffe中,目前已经实现了一些损失函数,包括最常见的L2损失函数,对比损失函数,信息增益损失函数等等。在这里做一个笔记,归纳总结Caffe中用到的不同的损失函数,以及分析它们各自适合的使用场景。
Loss Function
Caffe
L2
欧式距离损失函数:一般适用于回归问题,特别是回归的值是实数的时候。对比损失函数:用来训练siamese网络时候。Hinge loss:在一对多的分类中应用,类似于SVM。多项式逻辑损失函数:一般在一对多的分类任务中应用,直接把预测的概率分布作为输入。sigmoid交叉熵损失函数:预测目标概率分布。softmax+损失函数:在一对多分类中的应用。
siamese
Hinge loss
SVM
sigmoid
softmax
以上是“Caffe中的损失函数怎么用”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注恰卡编程网行业资讯频道!
Linux下怎么安装卷积神经网络框架caffe
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