打算实现MNIST在各个loss下训练出来的二维特征分布,持续更新
图1
在看center loss论文的时候，自己随便构建了一个网络绘制softmax二维特征，但是绘制出的特征分布一直如上图所示，跟论文当中完全不一样。直到我看到Sphereface论文Appendix A，当中说到之所以会出现这种第一象限分布的特征，是因为embedding层加了relu激活，因为relu：max（0，x）会将负数置0。果不其然，去掉relu后就绘制出了如下所示的特征分布。
图2
相比softmax，Modified Softmax可以让特征之间明确地按角度区分开。
801.jpg
可以看到，a-softmax不光把特征由角度区分开来，而且更好地控制了特征间的角度距离。即高内聚，低耦合。
403.jpg
403.jpg
打算实现MNIST在各个loss下训练出来的二维特征分布,持续更新 1.为何绘制出的特征分布只在第一象限 在看ce...
折线图 散点图 散点图一般用于绘制二维特征，即横纵两个轴都是特征 鸢尾花数据集散点特征
数据预处理 EDA 从箱型图中能够观察到单个特征的取值分布情况。下面绘制全部参数的取值分布箱型图 1.特征之间的取...
数据特征分析 对数据进行质量分析以后，接下来可以通过绘制图表、计算某些特征等手段进行数据的特征分析。 分布分析 分...
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第07章中介绍了对多个分类器集成的一些方法，在...
在对数据进行质量分析以后，就需要通过绘制图表，计算某些特征量等手段进行数据的特征分析。 1. 数据分布分析 可以揭...
Python 训练caffe之loss曲线绘制，以mnist为例：blog.csdn.net/Running_J/...
联合分布函数 联合分布函数的性质 利用分布函数求概率 边缘分布 边缘分布函数 二维离散型随机变量 二维连续型随机变...
今天要画松树的外形特征：整体枝干是斜向生长，树枝多枝，枝干曲折，松针扇形排列，簇状分布。 步骤： 1，绘制松树的主...
这一小节，我们来绘制三维图像。二维图像可以表示两个变量在空间中的分布，三维图像可以表示三个变量在空间中的分布。通过...
本文标题：绘制MNIST二维特征分布
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/vrukgqtx.html
网友评论