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Pred netにおけるl1lossとl2lossの比較

第3回SIG-WBAオフ会発表資料

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Pred netにおけるl1lossとl2lossの比較

  1. 1. PredNetにおける L1 lossとL2 lossの比較 第3回SIG-WBAオフ会
  2. 2. 自己紹介 • 大学時代 • 画像処理、物体追跡 • 今 • 制御エンジニア、水処理
  3. 3. PredNet ここを最小化
  4. 4. L1 lossとL2 loss “Deep Predictive Coding Networks for Video Prediction and Unsupervised Learning” p3
  5. 5. L1 lossとL2 loss
  6. 6. 動画1∈学習データ 0 1 90 91 92 93 94 ・・・ True L1 L2 ・・・ ・・・
  7. 7. 動画1∈学習データ 0 1 113 114 115 116 117 ・・・ ・・・ ・・・ 長期予測True L1 L2
  8. 8. 動画2∉学習データ 0 1 90 91 92 93 94 ・・・ True L1 L2 ・・・ ・・・
  9. 9. 動画2∉学習データ 0 1 177 178 179 180 181 ・・・ True L1 L2 ・・・ ・・・ 長期予測
  10. 10. まとめ • L1では若干コントラストが強く(正確)になっている? • はっきりと分かるほどの違いは出なかった。
  11. 11. 補足1:学習条件 • 学習回数:100000(データセットを11.8周) • 色味の再現ができていない場合は極小値に落ちていると判断し、乱数シー ドを変えて学習をやり直した • 学習データ:KITTI Cityのすべて • 総フレーム数:8477
  12. 12. 補足2:L1, L2の導関数

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  • racooma

    Jul. 14, 2016

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