Как интерпретировать график потерь TensorBoard?

TensorBoard

Я использую Tensorflow API для обнаружения объектов, и вот график потерь с настройками по умолчанию. Можете ли вы помочь мне интерпретировать различия classification_loss, localization_loss и objectness_loss? Спасибо!


object-detection-api tensorflow tensorboard
person Zee Zhang    schedule 12.12.2018    source источник
comment
stackoverflow.com/questions/48111847/   -  person prosti    schedule 12.12.2018
comment
Угадайте, что вы работаете с региональной сетью предложений   -  person prosti    schedule 12.12.2018

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Вы можете рассчитать потерю местоположения следующим образом:

def location_loss( x, y, width, height, l_x, l_y, l_width, l_height, alpha = 0.001 ):
    point_loss = ( tf.square( l_x - x ) + tf.square( l_y - y ) ) * alpha
    size_loss = ( tf.square( tf.sqrt( l_width ) - tf.sqrt( width ) ) + tf.square( tf.sqrt( l_height ) - tf.sqrt( height ) ) ) * alpha
    location_loss = point_loss + size_loss
    return location_loss

Эти потери, о которых вы упомянули, не являются частью TensorBoard. Есть еще один плагин TensorBoard, для которого вы должны проверить исходный код и определения.

person prosti    schedule 12.12.2018