l2-loss,l2正则化,l2范数,欧式距离
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
- L1 loss L2 loss
https://www.letslearnai.com/2018/03/10/what-are-l1-and-l2-loss-functions.html http://rishy.github.io ...
- [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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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
- MySQL 索引知识总结
将 mysql 的索引以书本的索引类比比较贴切,要找到一个关键字为xxx 的条目,首先翻到索引中查找有哪些页码涉及到,无疑就缩小了范围.在这个小范围内再寻找符合条件的数据,效率就会提高许多. mysq ...
- POJ 1789(最小生成树)
这题要把给的字符串变成边的权值 #include <cstdio> #include <iostream> #include <queue> #include &l ...
- 3.springioc bean 的几个属性
1.lazy-init="false" 默认值为false,指的是bean的创建时机的spring容器一启动就会加载这些类.有点是及时发现bean的相关错误,因为spring容器启 ...
- Vue指令的钩子函数使用方法
在Vue 中可以把一系列复杂的操作包装为一个指令. 什么是复杂的操作? 我的理解是:复杂逻辑功能的包装.违背数据驱动的 DOM 操作以及对一些 Hack 手段的掩盖等.我们总是期望以操作数据的形式来实 ...
- BZOJ4602: [Sdoi2016]齿轮(并查集 启发式合并)
题意 题目链接 Sol 和cc的一道题很像啊 对于初始的\(N\)个点,每加一条限制实际上就是合并了两个联通块. 那么我们预处理出\(val[i]\)表示的是\(i\)节点所在的联通块根节点转了\(1 ...
- Java常见异常类
NullpointException(空指针异常)ClassNotFoundException(类找不到异常)ClassCastException(类型转换异常)IllegalArgumentExce ...
- JS判断浏览器版本
CSS html,body{ height: 100%; } body{ margin: 0 } div{ padding-left: 50px; } .span{ padding: 5px 15px ...
- 131.006 Unsupervised Learning - Feature Scaling | 非监督学习 - 特征缩放
@(131 - Machine Learning | 机器学习) 1 Feature Scaling transforms features to have range [0,1] according ...
- hbase启动问题记录
昨天测试环境的Hbase启动有问题,日志中显示: transaction type: 1 error: KeeperErrorCode = NoNode for /hbase hmaster等其他进程 ...
- 使用 docker-machine 管理 Azure 容器虚拟机
安装 docker-machine 请参见该链接(https://docs.docker.com/machine/install-machine "https://docs.docker.c ...