ModifiedOctober3,2012ThisisaglossaryofC++terms,organizedalphabeticallybyconcept.Thedefinitions/explanationsofindividualtermsarenecessarilyverybrief.Tocompensate...

文档解释ORA-15066:offliningdisk“string”ingroup“string”mayresultinadatalossCause:FollowingI/Ofailures,thedisksholdingallcopiesofadatablockwer...

文档解释ORA-12713:CharacterdatalossinNCHAR/CHARconversionCause:WhencharactersetconversionhappensbetweenCHARandNCHAReitherimplicitlyorexplicitly,somecharactersarelos...

文档解释ORA-16098:Primarydatabasehasbeenshutdowntopreventdataloss.Cause:Theprimarydatabasewasshutdownbecauseitwasoperatinginmaximumprotectionmodeandnosuitablestandb...

是用来衡量一个预测器在对输入数据进行分类预测时的质量好坏。损失值越小，分类器的效果越好，越能反映输入数据与输出类别标签的关系（虽然我们的模型有时候会过拟合——这是由于训练数据被过度拟合，导致我们的模型失去了泛化能力）。相反，损失值越大，我们需要花更多的精力来提升模型的准确率。就参数化学习而言，这涉及到调整参数，比如需要...

版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/limiyudianzi/article/details/80697711我主要分三篇文章给大家介绍tensorflow的损失函数，本篇为tensorflow自定义损失函...

https://autofac.readthedocs.io/en/latest/glossary.htmlThegoalofthispageistohelpkeepdocumentation,discussions,andAPIsconsistent. ComponentAbodyofcodethatdec...

 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。https://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。...

行人检测中的mr，fppi这些指标？？？ 3种距离：欧式距离、SmoothL1距离、IoU距离 总的loss公式：3个部分组成Lattr是预测框和匹配的gt尽可能接近　　　　　　　Lrepgt是预测框和周围没匹配的gt尽可能远离　　　　　　　Lrepbox是预测框和周围的其他预测框尽可能远离整体上l...

欧式距离：l2范数：l2正则化：l2-loss(也叫平方损失函数)：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Li_Mimicking_Very_Efficient_CVPR_2017_paper.pdf 总结：l2范数和欧式距离很像，都是开根...

衡量预测值与真实值的偏差程度的最常见的loss：误差的L1范数和L2范数因为L1范数在误差接近0的时候不平滑，所以比较少用到这个范数L2范数的缺点是当存在离群点（outliers)的时候，这些点会占loss的主要组成部分。比如说真实值为1，预测10次，有一次预测值为1000，其余次的预测值为1左右，显然loss值主要由...

公式推导：https://github.com/zimenglan-sysu-512/paper-note/blob/master/focal_loss.pdf使用的代码：https://github.com/zimenglan-sysu-512/Focal-Loss  在onestage的网络中，...

这个是自己用的focalloss的代码和公式推导:https://github.com/zimenglan-sysu-512/Focal-Loss这个是有retinanet:https://github.com/unsky/RetinaNet...

 首先要在caffe.proto中的LayerParameter中增加一行optionalFocalLossParameterfocal_loss_param=205;,然后再单独在caffe.proto中增加messageFocalLossParameter{ 　　　　　　optionalfloa...

总结说来prior_box层只完成了一个提取anchor的过程,其他与gt的match,筛选正负样本比例都是在multibox_loss_layer完成的 http://www.360doc.com/content/17/0810/10/10408243_678091430.shtml 1.以mob...