• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

220 - What is the best loss function for semantic segmentation? скачать в хорошем качестве

220 - What is the best loss function for semantic segmentation? 4 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
220 - What is the best loss function for semantic segmentation?
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: 220 - What is the best loss function for semantic segmentation? в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно 220 - What is the best loss function for semantic segmentation? или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон 220 - What is the best loss function for semantic segmentation? в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



220 - What is the best loss function for semantic segmentation?

IoU and Binary Cross-Entropy are good loss functions for binary semantic segmentation. but Focal loss may be better. Focal loss is good for multiclass classification where some classes are easy and other difficult to classify. ​It is just an extension of the cross-entropy loss.​ It down-weights easy classes and focuses training on hard to classify classes.​ In summary, focal loss turns the model’s attention towards the difficult to classify examples.​

Comments
  • 222 - Working with large data that doesn't fit your system memory - Semantic Segmentation 4 года назад
    222 - Working with large data that doesn't fit your system memory - Semantic Segmentation
    Опубликовано: 4 года назад
  • Cross-Entropy - Explained 9 месяцев назад
    Cross-Entropy - Explained
    Опубликовано: 9 месяцев назад
  • 225 - Attention U-net. What is attention and why is it needed for U-Net? 4 года назад
    225 - Attention U-net. What is attention and why is it needed for U-Net?
    Опубликовано: 4 года назад
  • Вейвлеты: математический микроскоп 3 года назад
    Вейвлеты: математический микроскоп
    Опубликовано: 3 года назад
  • 219 - Understanding U-Net architecture and building it from scratch 4 года назад
    219 - Understanding U-Net architecture and building it from scratch
    Опубликовано: 4 года назад
  • Интуитивное понимание потери перекрестной энтропии 4 года назад
    Интуитивное понимание потери перекрестной энтропии
    Опубликовано: 4 года назад
  • 207 - Использование IoU (Жаккара) в качестве функции потерь для обучения U-Net семантической сегм... 4 года назад
    207 - Использование IoU (Жаккара) в качестве функции потерь для обучения U-Net семантической сегм...
    Опубликовано: 4 года назад
  • Подробное объяснение тонкой настройки LoRA и QLoRA 2 года назад
    Подробное объяснение тонкой настройки LoRA и QLoRA
    Опубликовано: 2 года назад
  • 208 - Multiclass semantic segmentation using U-Net 4 года назад
    208 - Multiclass semantic segmentation using U-Net
    Опубликовано: 4 года назад
  • Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман 1 месяц назад
    Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Contrastive Loss : Data Science Basics 1 год назад
    Contrastive Loss : Data Science Basics
    Опубликовано: 1 год назад
  • ИИ/МО+Физика. Часть 4: Создание функции потерь [Машинное обучение с учётом физики] 1 год назад
    ИИ/МО+Физика. Часть 4: Создание функции потерь [Машинное обучение с учётом физики]
    Опубликовано: 1 год назад
  • Understanding Binary Cross-Entropy / Log Loss in 5 minutes: a visual explanation 3 года назад
    Understanding Binary Cross-Entropy / Log Loss in 5 minutes: a visual explanation
    Опубликовано: 3 года назад
  • Крах Jaguar: Как “повестка” в рекламе добила легенду британского автопрома 3 дня назад
    Крах Jaguar: Как “повестка” в рекламе добила легенду британского автопрома
    Опубликовано: 3 дня назад
  • МГИМО vs МФТИ : Кто умнее? / Школьные и нешкольные вопросы 1 день назад
    МГИМО vs МФТИ : Кто умнее? / Школьные и нешкольные вопросы
    Опубликовано: 1 день назад
  • 215 - 3D U-Net для семантической сегментации 4 года назад
    215 - 3D U-Net для семантической сегментации
    Опубликовано: 4 года назад
  • The U-Net (actually) explained in 10 minutes 2 года назад
    The U-Net (actually) explained in 10 minutes
    Опубликовано: 2 года назад
  • Why particles might not exist | Sabine Hossenfelder, Hilary Lawson, Tim Maudlin 1 день назад
    Why particles might not exist | Sabine Hossenfelder, Hilary Lawson, Tim Maudlin
    Опубликовано: 1 день назад
  • 194 - Semantic segmentation using XGBoost and VGG16 imagenet as feature extractor 4 года назад
    194 - Semantic segmentation using XGBoost and VGG16 imagenet as feature extractor
    Опубликовано: 4 года назад
  • Understanding Focal Loss 5 лет назад
    Understanding Focal Loss
    Опубликовано: 5 лет назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5