Kaalutud softmax cross entropy loss. Breadcrumb

Kujutage nüüd ette, et teie mudel on krediitkaardipettuste vältimine. See oli kiire sissejuhatus närvivõrkudesse, keskendumata liialt selle ajaloole ja muule. Sellisel juhul peate kasutama alternatiivseid mõõdikuid.

Kaotus ulatub umbes 1,5-st 0,4-ni ega lähe kaugemale. Tavaline binaarne ristientroopia toimib paremini, kui treenin seda pikka aega üleliigse paigaldamiseni.

See võib sõltuvalt optimeerijast mõjutada treeningu stabiilsust. Optimeerijad, mille sammu suurus sõltub gradiendi suurusest, võivad näiteks ebaõnnestuda.

Arutelu aadressilsee teema jääb selle artikli raamest välja.

Seetõttu võime seda ohutult ignoreerida. See on objektide tuvastamise algoritm, mis uhe võttega tuvastab ja määrab pildil mitu objekti. Me arutame seda algoritmi mõne näitega.

Järgmine käesolevas artiklis käsitletud materjal kasutab neid: 1.

• Objekti tuvastamine ühe lasuga mitme karbi detektori abil juhtumiuuringu meetod
• Hea tulemuslikkuse mõõdikud mitmeklassilise klassifikatsiooni probleemi jaoks lisaks täpsusele?
• Hea tulemuslikkuse mõõdikud mitmeklassilise klassifikatsiooni probleemi jaoks lisaks täpsusele?
• U kaalulangus st albert

Selle raamistiku installimiseks ärge kartke selle dokumentatsiooni saamiseks veebis surfata. Selle programmeerimiskeele installimiseks surfake selle dokumentatsiooni saamiseks veebis.

Mõned mõisted matemaatikas. Lineaarne algebra, vektorarvutus, tõenäosusteooria.

• Kaalutud binaarse rist-entroopia kaotus - Kerase rakendamine
• Kaalutud binaarse rist-entroopia kaotus - Kerase rakendamine
• Meie ulesanne on leida P.
• Usn lipo xt fat burner

Parim viis midagi õppida on alustada põhitõdedest. Me kasutame sama siin. Alustame Lego klotside ehitamisest ja siis saame lõpuks oma kuningriigi ules ehitada. Vaatleme lihtsat näidetselgitage SSD taga olevaid uksikasju. Selle artikli hiljem lahendame keerulise probleemi.

objekti tuvastamine ühe lasuga mitme karbi detektori abil (juhtumiuuringu meetod)

Piirangukast : Selle artikli alguses arutasime seda uksikasjalikult. Siin kodeerime selle Pythonis. Ma arvan, et lugejad tunnevad eespool nitud nõudeid. Kuigi see pole nii täpselt tõlgendatav kui täpsus, karistab see teie usalduse põhjal ennustuste suhtes.

3. Linear classifier - 3.5 Softmax + Cross-entropy loss

Kui kasutate väljundtõenäosuste mudeleid, võib see olla parem viis kui täpsus, et võrrelda ja valida oma valideerimisandmetel erinevaid mudeleid, kuna see võtab arvesse tõenäosusi ja mitte ainult õigete ennustuste hulka. Tegelikult mitte, kaotaksite palju kliente.

Sellisel juhul peate kasutama alternatiivseid mõõdikuid. Soovitan teil võrrelda mudeli jõudlust teie tavapäraste ja muudetud kadudega alternatiivsete mõõdikute osas ja näete paranemist. Kui ma õigesti aru saan, on küsimus selles, miks kaotus ei vähenenud, aga mitte selles, miks varastavad täpsusvarastused teatud viisil.