人脸识别：损失函数之softmax loss和cross entropy Loss

时间 2021-01-08

标签 softmaxloss 繁體版

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转载blog：http://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

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1. 人脸识别-损失函数改进方法之L-softmax loss center-loss A-softmax loss focal loss
2. Softmax， stable softmax, softmax loss， cross entropy loss
3. COCO loss （人脸识别损失函数）
4. softmax与cross-entropy loss
5. softmax 、softmaxt loss、cross-entropy
6. 分类损失函数：Log loss，KL-divergence，cross entropy，logistic loss，Focal loss，Hinge loss，Exponential loss
7. 交叉熵损失函数(cross entropy loss)+softmax分类器
8. softmax，softmax loss和cross entropy的讲解
9. 对softmax，softmax loss和cross entropy的理解
10. softmax、cross entropy和softmax loss学习笔记
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