MTCNN使用交叉熵作为损失函数
时间: 2024-05-14 14:11:27 浏览: 83
tensorfolw训练mtcnn模型
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MTCNN是一种用于人脸检测的深度学习算法,其中使用交叉熵作为损失函数的目的是为了训练网络使其能够准确地分类出人脸和非人脸区域。交叉熵是一种常见的分类损失函数,它的计算方式为将真实标签和预测标签之间的差异量化为一个数值,并将其最小化。在MTCNN中,交叉熵损失函数被用于训练网络中的三个子网络:P-Net、R-Net和O-Net。在这些子网络中,交叉熵损失函数用于分类任务和边界框回归任务。
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