Gaussian Mixture Loss
Gaussian Mixture Loss 前言 該論文思考了深度神經網絡提取的特徵與類別之間的關係，假設學習到的特徵服從高斯混合分佈，提出了高斯混合損失函數，同時提高了特徵的類內緊湊性和類間可分離性（intra-class compactness and inter-class separability）。 Gaussian Mixture Loss 1 假設：特徵服從高斯混合分佈。 有K個類別
相關文章
- 1. Gaussian mixture model
- 2. Gaussian Mixture Model(GMM）探索
- 3. [ECCV 2020] DeepGMR: Learning Latent Gaussian Mixture Models for Registration
- 4. 高斯混合模型Gaussian Mixture Model
- 5. [Scikit-learn] 2.1 Clustering - Gaussian mixture models & EM
- 6. DEEP UNSUPERVISED CLUSTERING WITH GAUSSIAN MIXTURE VARIATIONAL AUTOENCODERS（ICLR2017）
- 7. DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISED ANOMALY DETECTION
- 8. [Scikit-learn] 2.1 Clustering - Variational Bayesian Gaussian Mixture
- 9. 高斯混合模型--GMM（Gaussian Mixture Model）
- 10. 高斯混合模型(GMM--Gaussian mixture model)
- 更多相關文章...
- • CAP理論是什麼？ - NoSQL教程
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Gaussian mixture model
- 2. Gaussian Mixture Model(GMM）探索
- 3. [ECCV 2020] DeepGMR: Learning Latent Gaussian Mixture Models for Registration
- 4. 高斯混合模型Gaussian Mixture Model
- 5. [Scikit-learn] 2.1 Clustering - Gaussian mixture models & EM
- 6. DEEP UNSUPERVISED CLUSTERING WITH GAUSSIAN MIXTURE VARIATIONAL AUTOENCODERS（ICLR2017）
- 7. DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISED ANOMALY DETECTION
- 8. [Scikit-learn] 2.1 Clustering - Variational Bayesian Gaussian Mixture
- 9. 高斯混合模型--GMM（Gaussian Mixture Model）
- 10. 高斯混合模型(GMM--Gaussian mixture model)