Focal Loss损失函数的个人理解
一、交叉熵损失函数原理 提示：本文仅为自己学习过程记录，借录了很多大佬的东西，仅供自己以后知识点翻阅使用。 1.信息量 信息的定义是用来消除随机不确定性的东西。也就是说衡量信息的大小是看信息消除不确定性东西的程度。信息量的大小与信息发生的概率成反比。 设某一时间发生的概率为P(x)，其信息量表示为： I ( x ) = − l o g ( P ( x ) ) I(x)=-log(P(x)) I(x
相关文章
- 1. Focal Loss损失函数理解
- 2. 损失函数中focal loss
- 3. 损失函数：Focal Loss
- 4. Focal Loss损失函数详解
- 5. 焦点损失函数 Focal Loss 与 GHM
- 6. Focal Loss 损失函数简述
- 7. loss function 损失函数
- 8. COCO loss （人脸识别损失函数）
- 9. 分类损失函数：Log loss，KL-divergence，cross entropy，logistic loss，Focal loss，Hinge loss，Exponential loss
- 10. 【损失函数系列】softmax loss损失函数详解
- 更多相关文章...
- • MyBatis的工作原理 - MyBatis教程
- • TiDB数据库的管理机制 - NoSQL教程
- • Flink 数据传输及反压详解
- • Docker 清理命令
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Focal Loss损失函数理解
- 2. 损失函数中focal loss
- 3. 损失函数：Focal Loss
- 4. Focal Loss损失函数详解
- 5. 焦点损失函数 Focal Loss 与 GHM
- 6. Focal Loss 损失函数简述
- 7. loss function 损失函数
- 8. COCO loss （人脸识别损失函数）
- 9. 分类损失函数：Log loss，KL-divergence，cross entropy，logistic loss，Focal loss，Hinge loss，Exponential loss
- 10. 【损失函数系列】softmax loss损失函数详解