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Machine learning 在CVPR16文件中；“深比特”；Kevin Lin等人，这是损失函数部分的打字错误吗？

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Machine learning 在CVPR16文件中；“深比特”；Kevin Lin等人，这是损失函数部分的打字错误吗？,machine-learning,computer-vision,loss-function,Machine Learning,Computer Vision,Loss Function,最近，我正在研究将图像编码成紧凑的二进制描述符的可能方法，该描述符允许在大型语料库中进行快速图像匹配，这是Kevin Lin和他的同事写的 在本文中，他们提出了一种无监督学习方法来学习图像的紧凑二进制描述符。具体而言，他们提出了一个损失函数来惩罚由3个部分组成的描述符： 量化损耗 均匀分布损耗 比特相关损耗 我的问题在于第一部分。在本文中，损失函数被定义为二进制位与最后一层激活之间的平方误差之和，该平方误差跨越小批量中的所有训练数据。然而，当我实现这一点时，总体损失变得如此之大，以至于其他两个组

最近，我正在研究将图像编码成紧凑的二进制描述符的可能方法，该描述符允许在大型语料库中进行快速图像匹配，这是Kevin Lin和他的同事写的

在本文中，他们提出了一种无监督学习方法来学习图像的紧凑二进制描述符。具体而言，他们提出了一个损失函数来惩罚由3个部分组成的描述符：

  • 量化损耗
  • 均匀分布损耗
  • 比特相关损耗
    • 我的问题在于第一部分。在本文中，损失函数被定义为二进制位与最后一层激活之间的平方误差之和，该平方误差跨越小批量中的所有训练数据。然而，当我实现这一点时，总体损失变得如此之大，以至于其他两个组件变得有些不相关，因此根本不均匀分布

    所以我想知道这是否是论文中的一个错误，它应该是平方误差的平均值，而不是总和

    干杯。

    我投票将这个问题作为离题题结束，因为这不是关于编程的问题。这是一个离题问题，但由于论文中的所有方程都是编号的，所以准确指出你指的是哪一个不会有什么坏处……我指的是论文中的（5）方程，在求和之前不应该有一个“1/N”吗？我知道这个问题并不完全是关于直接编程的，但它会影响我如何在程序中实现loss函数。顺便说一句，我想知道是否有类似于StackOverflow的科技论文，最好是在机器学习领域？1）请编辑并更新你关于这一澄清的帖子2）不是专门针对科技论文的，但有三（3）个专门讨论这类问题的堆栈交换论坛，即