原文：

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目录

1. A-Softmax的推导
2. A-Softmax Loss的性质
3. A-Softmax的几何意义
4. 源码解读
A-Softmax的效果
与L-Softmax的区别

A-Softmax的总结及与L-Softmax的对比——SphereFace

【引言】SphereFace在MegaFace数据集上识别率在2017年排名第一

A-Softmax的总结及与L-Softmax的对比——SphereFace相关推荐

softmax函数_干货 | 浅谈 Softmax 函数
点击上方"视学算法",马上关注来自 | 知乎作者 | LinT链接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/79585726编辑 | 深度学习这件小事公众号仅 ...
【李沐】softmax回归-1.使用交叉熵作为损失函数而不是MSE均方误差-（意思就是为什么经过了softmax之后不用MSE） 2.softmax与sigmoid
2. 交叉熵的来源 2.1 信息量一条信息的信息量大小和它的不确定性有很大的关系.一句话如果需要很多外部信息才能确定,我们就称这句话的信息量比较大.比如你听到"云南西双版纳下雪了" ...
训练softmax分类器实例_作业：softmax.ipynb
这个作业与svm.ipynb类似,要求: 为类Softmax分类器实现一个全向量化运算的损失函数 .类Softmax分类器定义在linear_classifier.py中,而损失函数实现在 softm ...
softmax函数的正推原理——softmax前世今生系列(1)
导读: softmax的前世今生系列是作者在学习NLP神经网络时,以softmax层为何能对文本进行分类.预测等问题为入手点,顺藤摸瓜梳理了整个神经网络工作的基本原理.其中包含: 1.softmax函 ...
相同点安卓和iosui的相同点_iOS 8和安卓L详尽界面对比风格有些相似？
上个月,苹果和谷歌在各自的开发者大会上发布了新一代移动操作系统,分别为 iOS 8 和 Android L.这两个操作系统将会在今秋正式开放下载.在这里我们将从几个方面对这两个新的操作系统进行对比,让 ...
Cross_entropy和softmax
1. 传统的损失函数存在的问题传统二次损失函数为: J(W,b)=12(hW,b(x)−y)2+λ2K∑k∈Kwij2J(W,b)=\frac 12(h_{W,b}(x)-y)^2+\frac \l ...
卷积神经网络之前向传播算法
0.杂谈本来个人是准备毕业直接工作的,但前段时间学校保研大名单出来之后,发现本人有保研机会,于是就和主管请了几天假,回学校准备保研的事情.经过两天的准备,也是非常幸运,成功拿到本院的保研名额.明确得 ...
深度学习（四）：卷积神经网络(CNN)模型结构，前向传播算法和反向传播算法介绍。
在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法.而在DNN大类中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一.CNN广泛的应用 ...
3.9 训练一个 Softmax 分类器-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
←上一篇 ↓↑ 下一篇→ 3.8 Softmax 回归回到目录 3.10 深度学习框架训练一个 Softmax 分类器 (Training a Softmax Classifier) 上一个视频中 ...
3.8 Softmax 回归-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
←上一篇 ↓↑ 下一篇→ 3.7 测试时的 Batch Norm 回到目录 3.9 训练一个 Softmax 分类器 Softmax 回归 (Softmax Regression) 到目前为止,我们讲 ...

A-Softmax的总结及与L-Softmax的对比——SphereFace

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