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CTC如何工作正如已经讨论过的，我们不希望在每个水平位置上对图像进行标注(从现在开始，我们将其称为time-step)。神经网络的训练将以CTC损失函数为指导。我们只将神经网络的输出矩阵和相应的ground-truth(GT)文本输入到CTC损失函数中。
IntermediateCTC损失函数IntermediateCTC(InterCTC)损失函数[11]是一个简单并且有效的辅助损失函数。它的主要想法是从encoder网络中选择一个中间层m(0
3.训练损失函数使用CTC损失监督字形示例P，以将预测与输出标签对齐。还在每个位置使用辅助交叉熵损失（Lsim）来监督视觉编码器S的相似性映射输出。使用真实字符边界框来确定每个字符的空间跨度。总体训练由以下两部分损失组成。4.实验结果
ACE损失函数表现出对CTC和注意机制的竞争性能，实现快得多（因为它只涉及四个基本公式），更快的推理\反向传播（大约O（1）并行），更少的存储要求（没有参数且可忽略运行时内存），方便使用（用ACE代替CTC）。此外，所提出的ACE损失函数具有
3.训练损失函数使用CTC损失监督字形示例P，以将预测与输出标签对齐。还在每个位置使用辅助交叉熵损失（Lsim）来监督视觉编码器S的相似性映射输出。使用真实字符边界框来确定每个字符的空间跨度。总体训练由以下两部分损失组成。4.实验结果
训练时，我们采用CTC损失函数，通过边缘化所有可能对齐的路径集合来计算给定标签的条件概率，这就能够使用动态编程进行有效地计算。如图3所示，特征映射的每一列对应于图像每个位置所有字符的概率分布，CTC能够找到它们之间的对齐预测，即可能包含重复的字符或空白字符(-)和真实标签。
总结|深度学习损失函数大全.tensorflow和pytorch很多都是相似的，这里以pytorch为例。.1.L1范数损失L1Loss.计算output和target之差的绝对值。.reduction-三个值，none:不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。.默认：mean。.
4.1损失函数损失函数采用CTC损失函数，直接调用ctc_ops.ctc_loss进行计算，其输入为训练文本标签、神经网络的输出logits和序列长度。这里需要注意的是假如在网络处理时time_step的长度发生了变化的话有可能导致小于seq_length引发报错。4.2损失函数
CTC如何工作正如已经讨论过的，我们不希望在每个水平位置上对图像进行标注(从现在开始，我们将其称为time-step)。神经网络的训练将以CTC损失函数为指导。我们只将神经网络的输出矩阵和相应的ground-truth(GT)文本输入到CTC损失函数中。
IntermediateCTC损失函数IntermediateCTC(InterCTC)损失函数[11]是一个简单并且有效的辅助损失函数。它的主要想法是从encoder网络中选择一个中间层m(0
3.训练损失函数使用CTC损失监督字形示例P，以将预测与输出标签对齐。还在每个位置使用辅助交叉熵损失（Lsim）来监督视觉编码器S的相似性映射输出。使用真实字符边界框来确定每个字符的空间跨度。总体训练由以下两部分损失组成。4.实验结果
ACE损失函数表现出对CTC和注意机制的竞争性能，实现快得多（因为它只涉及四个基本公式），更快的推理\反向传播（大约O（1）并行），更少的存储要求（没有参数且可忽略运行时内存），方便使用（用ACE代替CTC）。此外，所提出的ACE损失函数具有
3.训练损失函数使用CTC损失监督字形示例P，以将预测与输出标签对齐。还在每个位置使用辅助交叉熵损失（Lsim）来监督视觉编码器S的相似性映射输出。使用真实字符边界框来确定每个字符的空间跨度。总体训练由以下两部分损失组成。4.实验结果
训练时，我们采用CTC损失函数，通过边缘化所有可能对齐的路径集合来计算给定标签的条件概率，这就能够使用动态编程进行有效地计算。如图3所示，特征映射的每一列对应于图像每个位置所有字符的概率分布，CTC能够找到它们之间的对齐预测，即可能包含重复的字符或空白字符(-)和真实标签。
总结|深度学习损失函数大全.tensorflow和pytorch很多都是相似的，这里以pytorch为例。.1.L1范数损失L1Loss.计算output和target之差的绝对值。.reduction-三个值，none:不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。.默认：mean。.
4.1损失函数损失函数采用CTC损失函数，直接调用ctc_ops.ctc_loss进行计算，其输入为训练文本标签、神经网络的输出logits和序列长度。这里需要注意的是假如在网络处理时time_step的长度发生了变化的话有可能导致小于seq_length引发报错。4.2损失函数
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