样本分类控制

样本分类控制 前面说了一个很重要的点：可以调控损失来控制网络训练。 接下来详细看看在分类过程中的运用。 Focal Loss 基础的交叉熵 C E L o s s CELoss CELoss C E = { − log ⁡ P + − log ⁡ ( 1 − P ) − CE = \left\{ \begin{aligned} \begin{matrix} -\log P & +\\ -\log(

>>阅读原文<<