训练模型,是换脸过程中最重要的一部分,也是耗时最长的一部分.很多人会问到底需要多少时间?有人会告诉你看loss值到0.02以下就可以了.我会告诉你,不要看什么数值,看预览窗口的人脸.看第二列是否和第一列一样清晰,看最后一列是否清晰,如果答案是“是”,那么恭喜你可以进入下一个环节了. 这个环节主要包括6个文件,每个文件代表一种模型,你只需选择一种即可.目前用的比较多的是,H64,H128,SAE . 如果你玩这个软件,建议选着H64,出效果快,参数简单. 如果你需要更高的清晰度可选H128 如果你

转载地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5c5bc9070100pped.html C#集合Dictionary中按值的降序排列 static void Main(string[] args) { Dictionary<string, int> dt = new Dictionary<string, int>(); dt.Add(); dt.Add(); dt.Add(); var result1 = from pair in dt select p

package com.swift; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; public class Zhongwen_Shuzi_Times { public static void main(String[] args) { /* * 有一个字符串,其中包含中文字符.英文字符和数字字符,请统计和打印出各个字符的个数 */ String str="琅琊榜fengqichanglin

我做的是一个识别验证码的深度学习模型,识别的图片如下 验证码图片识别4个数字,数字间是有顺序的,设立标签时设计了四个onehot向量链接起来,成了一个长度为40的向量,然后模型的输入也是40维向量用softmax_cross_entropy_with_logits(labels=,logits=)函数计算输出与标签的损失,发现损失值一直在增大,直到nan.然后打印了输出值,发现也是很大.觉得是梯度爆炸的原因,用梯度裁剪.限制权重值等方法一通结束之后发现根本没什么改变.最后只放入两张图片,发现模型

原题: 假设有两个有序的整型数组int *a1, int *a2,长度分别为m和n.试用C语言写出一个函数选取两个数组中最大的K个值(K可能大于m+n)写到int *a3中,保持a3降序,并返回a3实际的长度. 函数原型为int merge(int *a3, int *a1, int m, int *a2, int n, int k) 解题思路:此题为两个有序数组的合并:  设置两个下标索引 i和j,逐个比较a1[i]和a2[j],大的进入a3;  当a1或者a2已经全部被排序,就将另一个数组部

论文分析了one-stage网络训练存在的类别不平衡问题,提出能根据loss大小自动调节权重的focal loss,使得模型的训练更专注于困难样本.同时,基于FPN设计了RetinaNet,在精度和速度上都有不俗的表现 论文:Focal Loss for Dense Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/1708.02002 论文代码:https://github.com/facebookresearch/Detectron Introducti

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac

在caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer(层)组成,常用的层如:数据加载层.卷积操作层.pooling层.非线性变换层.内积运算层.归一化层.损失计算层等:本篇主要介绍loss层 1. loss层总述 下面首先给出全loss层的结构设置的一个小例子(定义在.prototxt文件中) layer { name: "loss" type: "SoftmaxWithLoss" //loss fucntion的类型 bottom: &qu

1. Loss function是用来量化评估当前预测的好坏,loss function越小表明预测越好. 几种典型的loss function: 1)Multiclass SVM loss:一般的SVM是针对0.1两类标签,现在是把它拓展到n类标签.它的物理意义是:现在要预测一个样本的标签,根据之前训练出的权重求出这个样本在所有标签的得分,正确的标签的得分如果大于其他标签的得分(往往还会加一个safety margin,就是要求要足够大),则loss function不增加:否则loss fu

Linux下操作 1. 将loss值存储到lossInf.txt中 fName1='loss.txt' cat loss.log | grep "solver.cpp:218] Iteration" | awk '{print $9}' > $fName1 2. Python画出loss曲线 fName2=./loss.txt python show_loss_curve.py $fName2 || exit 1

实现对多维数组按照某个键值排序的两种解决方法(array_multisort和array_sort): 第一种:array_multisort()函数对多个数组或多维数组进行排序.    //对数组$hotcat按照count键值大小降序进行排序:  $hotcat =array(  array('1501'=>array('catid'=>'1546','catname'=>'续梦PHP 一级','count'=>'588')),  array('1501'=>array(

记录sklearn数据训练时的loss值,用tensorboard可视化 三步骤:红字处 import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer # load data digits = load_digits() X

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,这些点会占loss的主要组成部分.比如说真实值为1,预测10次,有一次预测值为1000,其余次的预测值为1左右,显然loss值主要由1000主宰.

这一讲总体上就是引入Loss Function的概念,以及让大家对优化有一个初步的认识,和其他课程里面说的内容大同小异. Loss function Multiclass svm loss multiclass svm的分类依据是,比较每个类别计算得到分数,取最大的那个作为当前的类标.该Loss鼓励的是正确的类标对应的分数应该比所有其他类标对应的分数都大至少1,否则就引入cost.具体定义如下: 这个和svm的思想是一样的,就是说不光要分对,而且要求判断对与错的分割线之间要有一定的距离,即svm

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 Square Error,MSE)是模型预测值\(f(x)\) 与真实样本值\(y\) 之间差值平方的平均值,其公式如下 \[ MSE = \frac{\sum_{i=1}^n(f_{x_i} - y_i)^2}{n} \] 其中,\(y_i\)和\(f(x_i)\)分别表示第\(i\)个样本的真实值及其

均方误差(Mean Square Error,MSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE) 是回归中最常用的两个损失函数,但是其各有优缺点.为了避免MAE和MSE各自的优缺点,在Faster R-CNN和SSD中使用\(\text{Smooth} L_1\)损失函数,当误差在\([-1,1]\) 之间时,\(\text{Smooth} L_1\)损失函数近似于MSE,能够快速的收敛:在其他的区间则近似于MAE,其导数为\(\pm1\),不会对离群值敏感. 本文再介绍几

Caffe---Pycaffe 绘制loss和accuracy曲线 <Caffe自带工具包---绘制loss和accuracy曲线>:可以看出使用caffe自带的工具包绘制loss曲线和accuracy曲线十分的方便简单,而这种方法看起来貌似只能分开绘制曲线,无法将两种曲线绘制在一张图上.但,我们有时为了更加直观的观察训练loss和测试loss,往往需要将这两种曲线绘制在一张图上.那如何解决呢?python接口,Pycaffe可以实现将这两种曲线绘制在一张图上. 目前,我知道的知识面中,Pyc

0 前言 Focal Loss是为了处理样本不平衡问题而提出的,经时间验证,在多种任务上,效果还是不错的.在理解Focal Loss前,需要先深刻理一下交叉熵损失,和带权重的交叉熵损失.然后我们从样本权利的角度出发,理解Focal Loss是如何分配样本权重的.Focal是动词Focus的形容词形式,那么它究竟Focus在什么地方呢? 1 交叉熵 1.1 交叉熵损失(Cross Entropy Loss) 有\(N\)个样本,输入一个\(C\)分类器,得到的输出为\(X\in \mathcal{

1. Loss function是用来量化评估当前预测的好坏,loss function越小表明预测越好. 几种典型的loss function: 1)Multiclass SVM loss:一般的SVM是针对0.1两类标签,现在是把它拓展到n类标签.它的物理意义是:现在要预测一个样本的标签,根据之前训练出的权重求出这个样本在所有标签的得分,正确的标签的得分如果大于其他标签的得分(往往还会加一个safety margin,就是要求要足够大),则loss function不增加:否则loss fu

1.array_multisort()函数对多个数组或多维数组进行排序. //对数组$hotcat按照count键值大小降序进行排序: $hotcat =array(  array('1501'=>array('catid'=>'1546','catname'=>'数组排序 一级','count'=>'588')),  array('1501'=>array('catid'=>'1546','catname'=>'数组排序二级','count'=>'588'

C#集合Dictionary中按值的降序排列 static void Main(string[] args) {             Dictionary<string, int> dt = new Dictionary<string, int>();             dt.Add("美丽",2);             dt.Add("校园",1);             dt.Add("大学",3);