三元组损失函数的具体公式如下: L_{triplet}(A,P,N)=max[d(A,P)-d(A,N)+m, 0]。 其中,A表示正实例,P代表正样本,N表示负样本,d是距离函数,m是一个由用户自己设定的值,一般用来控制正样本和负样本的距离的差距,当d(A,P) - d(A,N) < 0时,损失函数就变成0,即允许噪声(Noise)的情况。 三元...
1、easy triplets (简单三元组): 指在未经过训练的情况下,Triplet loss值已经为0的三元组,此时网络不需要训练学习就满足损失函数的要求。简单的用欧式距离表示为:d ( a , n ) d(a, n)d(a,n)>d ( a , p ) d(a, p)d(a,p)+ margin; 2、semi-hard triplets(一般三元组): 指负样本与基准样本...
然而,最为经典的深度度量学习损失函数——三元组损失,存在一定的问题。 首先,三元组损失约束了匹配对和不匹配对间的距离差异至少为一个固定间隔值,由于没有直接约束匹配对或者不匹配对的距离,使得局部范围内三元组满足间隔约束时不能保证全局范围内也满足。其次,改进的三元组损失进一步约束所有匹配对距离小于某个固定值...
通过最小化这个损失函数达到的效果:使这部分 ||f( A ) - f( P )||2- ||f( A ) - f( N )||2+ a 小于或者等于0 只要这个损失函数小于等于0,网络不会关心它负值有多大 整个网络的代价函数应该是 训练集中这些单个三元组损失的总和 假如有一个10000个图片的训练集,里面是1000个不同的人的照片(每个...
交叉熵损失函数与三元组损失函数之间的关系推导 先给出一个结论: 当k>0时log(1+kx)是凹函数. 证明: 令f(x)=log(1+kx), 则f′(x)=k1+kx,f″(x)=−k2(1+kx)2. 因为k>0, 所以f″(x)<0. 根据凹函数的判定方法, 可得证. ...
一、三元组损失函数的基本原理 三元组损失函数的基本原理是使用距离来衡量正样本对和负样本对之间的相似度。我们通常将数据集中的样本按照分类方式进行分组,然后针对每一组内部的样本对进行比较。在比较时,我们会选出一个锚定样本,并选择一组正样本和一组负样本,然后计算锚定样本和正样本之间的距离,同时计算锚定样本...
码隆科技 ECCV 2018 论文《基于层次三元组损失函数的深度度量学习(Deep Metric Learning with Hierarchical Triplet Loss)》对于此问题研究有两大主要贡献:第一,依照语义信息将不同的物体类别递归地进行合并,形成一颗层次类别树,能够捕获整个数据分布的上下文信息,便于找到更有价值的训练样本;第二,引入了动态损失边界,形...
三元组损失函数的公式 三元组损失函数是通过构造三元组数据来定义的。一个三元组由一个锚点(anchor)样本、一个正样本(positive)和一个负样本(negative)组成。其中,锚点样本和正样本来自同一个个体,而负样本来自不同个体。三元组损失函数的目标是通过最小化锚点与正样本之间的距离,并最大化锚点与负样本之间的距离,...
pytorch三元组损失函数使用方式 PyTorch中的三元组损失函数(Triplet Loss)可以通过torch.nn.TripletMarginLoss()来实现。该函数的输入参数包括:margin(默认值为1.0)、p(默认值为2)以及reduce(默认值为True)等。 其中,margin表示正负样本之间的最小距离,p表示范数的形式,reduce表示损失函数是否需要降维。 使用该函数时,...
由于[公式]（即softplus函数）是[公式]（即ReLU函数）的平滑近似，所以 [公式]是 [公式]的平滑近似。公式（4）即是三元组损失函数（这里用的是向量内积，一些地方用的是向量L2距离，两者本质上是等效的）。由公式（2）（3）（4）可见：交叉熵损失函数可以认为是三元组损失函数的平滑近似。更新记录...