API обнаружения объектов TensorFlow: что означают потери?

Что означает каждая из следующих потерь? (в API обнаружения объектов TensorFlow при обучении моделей на основе MobileNetV2)

  • потеря
  • потеря_1
  • потеря_2

Пример проигрышей во время тренировки


python object-detection-api tensorflow
person user3193317    schedule 04.03.2020    source источник
comment
вы не указали, какая модель обнаружения (MobileNet не является моделью обнаружения).   -  person Dr. Snoopy    schedule 04.03.2020
comment
Я использую модель обнаружения ssd_mobilenet_v2   -  person user3193317    schedule 04.03.2020
comment
... с помощью oid_v2_detection_metrics   -  person user3193317    schedule 04.03.2020

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

В API обнаружения объектов Tensorflow потеря состоит из двух частей: потери локализации для предсказания смещения ограничивающего прямоугольника и потери классификации для вероятностей условного класса. Обе части вычисляются как сумма квадратов ошибок. Два масштабных параметра используются для управления тем, насколько мы хотим увеличить потери от предсказаний координат ограничивающего прямоугольника и насколько мы хотим уменьшить потерю предсказаний оценки достоверности для ящиков без объектов.

person Yashi Aggarwal    schedule 04.03.2020
comment
Спасибо. Но почему график потерь так сильно отличается от графика loss_1 / loss_2? - person user3193317; 04.03.2020