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标题:
20、A-Softmax与L-Softmax的区别
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作者:
东方耀
时间:
2020-6-4 11:34
标题:
20、A-Softmax与L-Softmax的区别
A-Softmax与L-Softmax的区别:
最大区别在于A-Softmax的权重归一化和bias=0了,导致特征上的点映射到单位超球面上。
如在训练时两个类别的特征输入在同一个区域时发生了区域的重叠。A-Softmax只能从角度上分离这两个类别,也就是说它仅从方向上去分类;
而L-Softmax不仅可以从角度上区别两个类,还能从权重的模(长度)上区别这两个类(Softmax也是这两个方法只是没有m)。
在数据集合大小固定的条件下,L-Softmax能有两个方法分类,训练可能没有使得它在角度与长度方向都分离,导致它的精确度可能不如A-Softmax。
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