centerloss之中心點計算

2021-09-17 22:57:44 字數 478 閱讀 9390

以minist為例:

中心點有2種計算方式:

方式1:

人算:批次取400,平均每批次每個數字有400/10=40個點,如果取40個點的中心為每批次訓練的中心,資料太少,誤差大, 所以先定義乙個佇列,佇列長度為400*20,前20個週期不訓練中心損失,只訓練分類損失,把每批次網路計算的點(形狀為【400,2】)裝進佇列,從第20個週期開始,計算佇列裡對應數字的中心,然後以此中心計算中心損失,因為佇列先進先出的特性,隨著訓練進行,新資料進入佇列,早期資料將被拋棄。

這種方式比較麻煩,實現複雜,且訓練慢。

方式2:

網路自己算:

自定義centerloss損失函式類,類的可訓練引數採用正態分佈初始化,此方式如果不自定義backword函式,則訓練此網路有2個優化器,乙個優化網路引數,另乙個優化損失函式類例項引數,定義backword函式需要自己計算梯度,比較麻煩。

啟示:損失函式也可帶有可訓練引數,prelu就是其中之一。

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