【文件属性】：
文件名称：softmax_variants:适用于softmax变体的PyTorch代码
文件大小：619KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-09 00:17:32
deep-learning Python
softmax_variants
softmax变体的各种损失函数：中心损失，余面损失，高边距高斯混合，由pytorch 0.3.1实现的COCOLoss
训练数据集是MNIST
您可以直接运行代码train_mnist_xxx.py重现结果
参考文件如下：
中锋失利：温彦东，张凯鹏，*峰和乔巧。 一种用于深度人脸识别的判别性特征学习方法。 ECCV 2016
Cosface损失：王浩，王一彤，周正，邢吉，狄宏恭，周静超，*峰和刘伟。 CosFace：用于深脸识别的大余量余弦损失。 CVPR2018
大幅度高斯混合损失：万维涛，钟元仪，李天鹏，陈建生。 重新考虑图像分类中损失函数的特征分布。 CVPR 2018
COSO损失：刘宇，李洪阳，王小刚。 重新思考特征识别和聚合，以进行大规模识别。 NIPS研讨会2017
学到的二维嵌入功能包括：
softmax损失
可可
【文件预览】：
softmax_variants-master
----images()
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--------softmax_loss_epoch=100.jpg(69KB)
--------LGM_loss_epoch=100.jpg(41KB)
--------LGMu_loss_epoch=50.jpg(68KB)
--------coco_loss_epoch=100.jpg(68KB)
--------LGMu_loss_epoch=100.jpg(68KB)
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--------center_loss_epoch=50.jpg(49KB)
--------LMCL_loss_u_epoch=50.jpg(56KB)
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--------coco_loss_epoch=50.jpg(66KB)
----model_utils.py(10KB)
----train_mnist_COCO_loss.py(4KB)
----train_mnist_LGM.py(4KB)
----train_mnist_center_loss.py(4KB)
----train_mnist_LMCL.py(4KB)
----train_mnist_LGM_u.py(5KB)
----train_mnist_softmax.py(4KB)
----README.md(2KB)