樣本分類控制

樣本分類控制 前面說了一個很重要的點：可以調控損失來控制網絡訓練。 接下來詳細看看在分類過程中的運用。 Focal Loss 基礎的交叉熵 C E L o s s CELoss CELoss C E = { − log ⁡ P + − log ⁡ ( 1 − P ) − CE = \left\{ \begin{aligned} \begin{matrix} -\log P & +\\ -\log(

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