Я не могу понять следующий фрагмент текста из исследовательской работы YOLO v1:
«Мы используем сумму квадратичной ошибки, потому что ее легко оптимизировать, однако это не совсем соответствует нашей цели максимизации средней точности. Он взвешивает ошибку локализации в равной степени с ошибкой классификации, которая может быть не идеальной. Кроме того, в каждом изображении многие ячейки сетки не содержат никаких объектов. Это приближает оценки «достоверности» этих ячеек к нулю, часто превосходя градиент от ячеек, которые действительно содержат объекты. Это может привести к нестабильности модели, что приведет к расхождению в обучении на раннем этапе. Чтобы исправить это , мы увеличиваем потери от предсказаний координат ограничивающего прямоугольника и уменьшаем потери от предсказаний достоверности для ящиков, которые не содержат объектов. Для этого мы используем два параметра, лямбда (координаты) и лямбда (noobj). Мы устанавливаем лямбда (координаты) = 5 и лямбда (noobj) = .5 "
Что означает «подавляющее» в первом абзаце и почему мы должны уменьшать потери от предсказания уверенности (не должно ли оно уже быть низким, особенно для блоков, которые не содержат никаких объектов) и увеличивать потери от предсказаний ограничивающего прямоугольника?
