caffe中HingeLossLayer层原理以及源码分析
来源:互联网 发布:耐药监测数据处理软件 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 19:32
输入:
bottom[0]:
bottom[1]: Nx1x1x1维, N为样本个数,类别为K时,每个元素的取值范围为[0,1,2,...,K-1]。是groundTruth。
输出:
top[0]: 1x1x1x1维, 求得是hingeLoss。
关于HingeLoss:
p: 范数,默认是L1范数,可以在配置中设置为L1或者L2范数。
:指示函数,如果第n个样本的真实label为k,则为,否则为-1。
tnk: bottom[0]中第n个样本,第k维的预测值。
前向传播代码分析:
template
void HingeLossLayer::Forward_cpu(const vector*>& bottom,
}
反向传播原理:
由于bottom[1]是groundtruth,不需要反传,只需要对bottom[0]进行反传,反传是损失E对t的偏导。
以L2范数为例,求偏导为:
其中:
反向传播源码分析:
template
void HingeLossLayer::Backward_cpu(const vector*>& top,
}
- caffe中HingeLossLayer层原理以及源码分析
- caffe中HingeLossLayer层原理以及源码分析
- Caffe源码解读:lrn_layer层原理
- caffe LRN层作用 和源码分析
- Caffe源码中caffe.proto文件分析
- softirq原理以及源码分析
- softirq原理以及源码分析
- softirq原理以及源码分析
- softirq原理以及源码分析
- softirq原理以及源码分析
- softirq原理以及源码分析
- softirq原理以及源码分析
- caffe源码 卷积层
- caffe全连接层(INNER_PRODUCT)源码注释与分析
- Android AsyncTask原理-源码层分析
- Caffe源码中common文件分析
- Caffe源码中math_functions文件分析
- Caffe源码中syncedmem文件分析
- codeforces 696B 树形dp+概率
- 国内外新潮巨擘git开源
- 很简单的JSP问题,<base href="<%=basePath%>">这句话什么意思?
- SUZUKI最新专利图流出,SX-R排量大猜想
- 中断和异常的建立
- caffe中HingeLossLayer层原理以及源码分析
- 堆排序
- Http网络框架的构建
- OkHttp学习(3)-->>同步、异步之上传文件至服务器(重写RequestBody方法,实现上传进度接口回调)
- Atitti.java exp ast java表达式语法ast构造器
- C/C++ 头文件作用
- 让div变为圆角
- json学习笔记
- UI设计的狂暴之路(PS篇)---设计知识学习路线概要以及PS在日常生活中的关键作用