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损失函数

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04-18

在物理学中，“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域，提出了“信息熵”概念，通过对数函数来测量信息的不确定性。交叉熵（cross entropy）是信息论中的重要概念，主要用来度量两个概率分布间的差异。假定 p和 q是数据 x

2022-04-26

机器学习的过程跟人类的学习过程是何其的相似。本质上都是在大量的实践上训练出一种能力，然后用这种能力来面向未知。

2021-09-28

摘要：ECCV2020 通过视觉匹配的方法来做文本识别，解决文档识别中的文本识别多样性和泛化性问题

2021-04-19

摘要：FocalLoss，是 Kaiming 大神团队在他们的论文Focal Loss for Dense Object Detection提出来的损失函数，利用它改善了图像物体检测的效果。

2021-04-14

摘要：介绍带噪学习领域前沿方法，解决不完美场景下的神经网络优化策略，旨在提升模型性能。

2020-08-13

神经网络中的“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。学习的目的就是以该损失函数为基准，找出能使它的值达到最小的权重参数。