欧式距离:

l2范数:

l2正则化:

l2-loss(也叫平方损失函数):

http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Li_Mimicking_Very_Efficient_CVPR_2017_paper.pdf

总结:l2范数和欧式距离很像,都是开根号。l2正则化和l2-loss都是直接开平方。上面这篇mimic的paper,就是用的l2-loss,可以看到他写的公式就是在l2范数上开平方。也可以这么理解,对于loss,需要求梯度,如果有根号后,梯度的计算就变得复杂了。

l2-loss,l2正则化,l2范数,欧式距离的更多相关文章

  1. L1 loss L2 loss

    https://www.letslearnai.com/2018/03/10/what-are-l1-and-l2-loss-functions.html http://rishy.github.io ...

  2. [PCL]3 欧式距离分类EuclideanClusterExtraction

    EuclideanClusterExtraction这个名字起的很奇怪,欧式距离聚类这个该如何理解?欧式距离只是一种距离测度的方法呀!有了一个Cluster在里面,我以为是某一种聚类算法,层次聚类?k ...

  3. 剑指Offer——网易笔试之不要二——欧式距离的典型应用

    剑指Offer--网易笔试之不要二--欧式距离的典型应用 前言 欧几里得度量(euclidean metric)(也称欧氏距离)是一个通常采用的距离定义,指在m维空间中两个点之间的真实距离,或者向量的 ...

  4. 机器学习进阶-疲劳检测(眨眼检测) 1.dist.eculidean(计算两个点的欧式距离) 2.dlib.get_frontal_face_detector(脸部位置检测器) 3.dlib.shape_predictor(脸部特征位置检测器) 4.Orderdict(构造有序的字典)

    1.dist.eculidean(A, B) # 求出A和B点的欧式距离 参数说明:A,B表示位置信息 2.dlib.get_frontal_face_detector()表示脸部位置检测器 3.dl ...

  5. L1与L2损失函数和正则化的区别

    本文翻译自文章:Differences between L1 and L2 as Loss Function and Regularization,如有翻译不当之处,欢迎拍砖,谢谢~   在机器学习实 ...

  6. L1 loss, L2 loss以及Smooth L1 Loss的对比

    总结对比下\(L_1\) 损失函数,\(L_2\) 损失函数以及\(\text{Smooth} L_1\) 损失函数的优缺点. 均方误差MSE (\(L_2\) Loss) 均方误差(Mean Squ ...

  7. l1 l2 loss

    衡量预测值与真实值的偏差程度的最常见的loss: 误差的L1范数和L2范数 因为L1范数在误差接近0的时候不平滑,所以比较少用到这个范数 L2范数的缺点是当存在离群点(outliers)的时候,这些点 ...

  8. 正则化--L2正则化

    请查看以下泛化曲线,该曲线显示的是训练集和验证集相对于训练迭代次数的损失. 图 1 显示的是某个模型的训练损失逐渐减少,但验证损失最终增加.换言之,该泛化曲线显示该模型与训练集中的数据过拟合.根据奥卡 ...

  9. L2与L1正则化理解

    https://www.zhihu.com/question/37096933/answer/70507353 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/det ...

随机推荐

  1. sc create SVN-Service binpath= "D:\Program Files\Svn\bin\s vnserve.exe --service -r E:\repository\svn" displayname= "SVN-Service" start= au to depend= Tcpip [SC] OpenSCManager 失败 5:

    在安装SVN服务时就会出现如下问题: C:\Users\gushangzao>sc create SVN-Service binpath= "D:\Program Files\Svn\ ...

  2. SSH注解方式与XML配置方式对照表

    一.Hibernate 1.一对多注解 2.单表注解 二.Struts2 Struts2注解 三.Spring 1.IOC注解 2.AOP注解

  3. [翻译]Review——How JavaScript works:The building blocks of Web Workers

    原文地址:https://blog.sessionstack.com/how-javascript-works-the-building-blocks-of-web-workers-5-cases-w ...

  4. 您只能在 HTML 输出流中使用 document.write,啥意思

    JavaScript :写入到HTML输出语法 注意:只能在HTML输出中使用,如果在文档已经加载后使用(比如在函数中)  会覆盖到整个文档 <!DOCTYPE html> <htm ...

  5. 微服务架构之spring cloud zipkin

    Spring Cloud Zipkin是微服务的链路跟踪组件,帮助详细了解一次request&response的总计时,及每个微服务的消耗时间.微服务名称.异常信息等等过程信息. (一) 版本 ...

  6. MUI框架-10-MUI 数据交互-跳转详情页面

    MUI框架-10-MUI 数据交互-跳转详情页面 上一篇介绍了如何实现数据交互,给别人的 API 发送 ajax 请求,我们得到数据,再使用 art-template 模板引擎拼接 HTML,最终实现 ...

  7. volley5--Request<T>类的介绍

    源码: /* * Copyright (C) 2011 The Android Open Source Project * * Licensed under the Apache License, V ...

  8. d3js shape深入理解

    本文将视图了解d3js提供的帮助我们创建矢量图形的helper函数,比如下面的: http://d3indepth.com/shapes/ lines curves pie chart segment ...

  9. kettle 创建任务定时执行数据抽取

    定时执行脚本 使用SPOON 工具建立好转换文件 .ktr,创建下面的.BAT文件,用操作系统的任务调用批处理. G:\soft\data-integration\pan.bat /norep -fi ...

  10. 【分享·微信支付】 C# MVC 微信支付教程系列之公众号支付

    微信支付教程系列之公众号支付           今天,我们接着讲微信支付的系列教程,前面,我们讲了这个微信红包和扫码支付.现在,我们讲讲这个公众号支付.公众号支付的应用环境常见的用户通过公众号,然后 ...