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【Smooth L1 Loss】Smooth L1损失函数理解
文章目录 1 引言2 L1 Loss3 L2 Loss4 Smooth L1 Loss5 曲线对比分析6 参考链接 1 引言 目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression
Smooth
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Re1:读论文 C&S (Correct and Smooth) Combining Label Propagation and Simple Models Out-performs Graph Ne
诸神缄默不语 个人CSDN博文目录 Combining Label Propagation and Simple Models Out performs Graph Neural Networks 文章目录 1 模型构造思路2 Notati
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Tensorflow pytorch及paddle交叉熵损失函数类标签及label smooth配置方法
交叉熵损失函数类标签及label smooth配置方法 1 无class weight 无label smooth1 1 pytorch 输出1 2 paddle 输出1 3 tensorflow 输出 2 有label smooth 没有
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label
Smooth
label smooth方法论文调研
待看论文 xff1a When Does Label Smoothing Help xff08 重点要看的 xff09 Regularizing Neural Networks by Penalizing Confident Output
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