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Pred netにおけるl1lossとl2lossの曳^
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koji ochiai
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及3指皆鴛赫-安京粥オフ氏k燕彿創
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徭失B初 ? 寄僥r旗 ? 鮫I尖、麗悶弖E ?
書 ? 崙囮エンジニア、邦I尖
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PredNet ここを恷弌晒
4.
L1 lossとL2 loss ^Deep
Predictive Coding Networks for Video Prediction and Unsupervised Learning ̄ p3
5.
L1 lossとL2 loss
6.
啝1(僥デ`タ 0 1 90
91 92 93 94 ??? True L1 L2 ??? ???
7.
啝1(僥デ`タ 0 1 113
114 115 116 117 ??? ??? ??? L豚嚠yTrue L1 L2
8.
啝2?僥デ`タ 0 1 90
91 92 93 94 ??? True L1 L2 ??? ???
9.
啝2?僥デ`タ 0 1 177
178 179 180 181 ??? True L1 L2 ??? ??? L豚嚠y
10.
まとめ ? L1では飛孤コントラストがく屎_になっている ? はっきりと蛍かるほどの`いは竃なかった。
12.
a怎1済Я訳周 ? 僥指方:100000┘禰`タセットを11.8巓 ? 弼龍の壅Fができていない栽はO弌、紡笋舛討い襪氾亢呂掘岱方シ` ドを笋┐苫Яをやり岷した ?
僥デ`タKITTI Cityのすべて ? tフレ`ム方8477
13.
a怎2L1, L2のчv方
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