【Discriminative Localization】Learning Deep Features for Discriminative Localization 论文解析（转）

URL:http://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf这篇论文主要的贡献就是提出了Center Loss的损失函数,利用Softmax Loss和Center Loss联合来监督训练,在扩大类间差异的同时缩写类内差异,提升模型的鲁棒性. 为了直观的说明softmax loss的影响,作者在对LeNet做了简单修改,把最后一个隐藏层输出维度改为2,然后将特征在二维平面可视化,下面两张图分别是MNIDST的train集和test集,可以发现类间差异比较明显,但

Project on Learning Deep Belief Nets Deep Belief Nets (DBN's) will be explained in the lecture on Oct 29. Instead of learning layers of features by backpropagating errors, they learn one layer at a time by trying to build a generative model of the da

Learning Deep Learning with Keras Piotr Migda? - blog Projects Articles Publications Resume About Photos Learning Deep Learning with Keras 30 Apr 2017 ? Piotr Migda? ? [machine-learning] [deep-learning] [overview] I teach deep learning both for a liv

Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.3 http://blog.csdn.net/sunbow0 第二章Deep Belief Network (深度信念网络) 3实例 3.1 測试数据 依照上例数据,或者新建图片识别数据. 3.2 DBN实例 //****************例2(读取固定样本:来源于经典优化算法測试函数Sphere Model)***********// //2 读取样本数据 Logge

Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.2 http://blog.csdn.net/sunbow0 第二章Deep Belief Network (深度信念网络) 2基础及源代码解析 2.1 Deep Belief Network深度信念网络基础知识 1)综合基础知识參照: http://tieba.baidu.com/p/2895759455   http://wenku.baidu.com/link?url=

Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders 习题链接:Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders sparseAutoencoderLinearCost.m function [cost,grad] = sparseAutoencoderLinearCost(theta, visibleSize, hiddenSize, ... lambda, spar

这是一篇发表于2008年初的论文. 文章主要讲了利用 denosing autoencoder来学习 robust的中间特征..进上步,说明,利用这个方法,可以初始化神经网络的权值..这就相当于一种非监督学习的方法来训练神经网络. 当我们在用神经网络解决各种识别任务时,如果我们想要网络的性能更好,就需要更深层或更wider的神经网络来建模,Model出更复杂的分布.  网络变深以后,如何训练是一个很重要问题,如果训练不好,深层网络的性能真的不如浅层的神经网络.. 在训练深层网络的解决方法的道路上

摘要:有监督学习是对一类算法的研究,这类算法从表面实例推断出一般性的假说,得出的假说又可以进一步用来预测未发生的实例.换言之,有监督学习的目标,就是根据预测特征,为分类标签的概率分布建立简洁的模型.得到的分类器会被用于为测试实例贴上分类标签,其中,测试实例的分类特征是已知的,但其分类标签是未知的.本文讨论各种有监督机器学习分类技术.当然,单独一篇文章,无法遍及所有的有监督机器学习分类算法(亦称为归纳分类算法),然而我们希望我们所引用的文献可以覆盖主要的理论主题,为正在有趣的研究方向上进行研究的研

url: https://kpzhang93.github.io/papers/eccv2016.pdf year: ECCV2016 abstract 对于人脸识别任务来说, 网络学习到的特征具有判别性是一件很重要的事情. 增加类间距离, 减小类内距离在人脸识别任务中很重要. 那么, 该如何增加类间距离, 减小类内距离呢? 通常, 我们使用 softmax loss 作为分类任务的loss, 但是, 单单依赖使用 softmax 监督学习到的特征只能将不同类别分开, 却无法约束不同类别之间的距