浙大研究生课程_图像风格转换_全连接层_中国AI数据

2019-11-25

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数。L2范数是一个很大的损失函数,因为它在目标附近非常弯曲,算法可以利用这一事实,越接近目标,收敛速度越慢,如下所示: l2_y_vals = tf.square(目标-x_vals) l2_y_out = sess.run(l2_y_vals) TensorFlow具有L2规范的内置形式,称为nn.l2_loss()。此功能实际上是上述L2范数的一半。换句话说,它与以前相同,但除以2。 TensorFlow方式 L1范数损失也称为绝对损失函数。我们不求平方差,而是取绝对值。对于离群值,L1规范比L2规范更好,因为对于较大的值而言,它不那么陡峭。要注意的一个问题是,L1范数在目标上不平滑,这可能导致算法收敛不佳。它显示如下: l1_y_vals = tf.abs(目标-x_vals)l1_y_out = sess.run(l1_y_vals) 伪Huber损失是对Huber损失函数的连续平滑近似。该损失函数试图通过使L1和L2规范在目标附近凸出并且对于极端值不那么陡峭来获取L1和L2规范中的最佳值。形式取决于额外的参数delta,该参数指示其陡峭程度。我们将绘制两种形式,

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