Caffe EuclideanLoss在Tensorflow中重现

作者: 与之
发布时间: 2024-12-23 11:07:37 (1月前)
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Moso31 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> <code> tf.nn.l2_loss </code> 没有考虑批量大小以计算损失。为了获得与caffe相同的值，您应该除以批量大小。为了做到这一点，最简单的方法是使用均值（sum / n）： </p> <pre> <code> import tensorflow as tf y_pred = tf.constant([1, 2, 3, 4], tf.float32) y_real = tf.constant([1, 2, 4, 5], tf.float32) mse_loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y_real)) / 2. sess = tf.InteractiveSession() mse_loss.eval() </code> </pre> </DIV>

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