最大边缘对比损失 函数 代码如下,使用torch实现: # 构造形状是[BatchSize, Dim]的向量,这里BatchSize是批量大小,Dim是维度x=torch.randn(6,2)# 构造有5个标签的数据,其中位置1和5都是是1,表示同一类别的样本,其余都是不同类别的labels=torch.tensor([0,1,2,3,4,1],dtype=torch.int)# 1. 获取
对比损失函数 它能帮助模型更好地区分正例和负例。对比损失函数在图像识别中发挥重要作用。可以使模型学习到更有判别力的特征。能有效提升模型的分类准确性。对比损失函数基于样本间的对比关系。有助于减少模型的过拟合。在自然语言处理任务中也有应用。能够引导模型关注样本的关键差异。 增强了模型对相似和不同样本的...
Triplet loss(三元损失函数)是Google在2015年发表的FaceNet论文中提出的,与前文的对比损失目的是一致的,具体做法是考虑到query样本和postive样本的比较以及query样本和negative样本之间的比较,Triplet Loss的目标是使得相同标签的特征在空间位置上尽量靠近,同时不同标签的特征在空间位置上尽量远离,同时为了不让样本的特征聚合...
对比学习的损失函数通常是对比损失(Contrastive Loss)或三元组损失(Triplet Loss)。 对比损失(Contrastive Loss):用于处理成对的样本。它鼓励相似样本之间的距离减小,同时惩罚不相似样本之间的距离。公式如下: L=12N∑i=1N[yiDi2+(1−yi)max(0,m−Di)2] ...
对比学习中对比损失函数起关键作用。它帮助模型学习到更具区分性的特征。负对数似然损失常用于最大似然估计。损失值越小表明模型预测与真实越接近。边际损失可控制相似与不相似样本距离的边界。不同对比损失函数适用于不同应用场景。基于距离的损失函数直观度量样本空间距离。基于相似度的损失函数从相似性角度优化。对比...
在深度学习和计算机视觉的广阔领域中,对比学习(Contrastive Learning)作为一种有效的自监督学习方法,正逐渐展现出其巨大的潜力。其核心思想在于通过比较样本之间的相似度来学习数据的特征表示,而损失函数作为这一过程中的关键组件,起着至关重要的作用。本文将带您深入解析对比学习中的损失函数,揭示其背后的原理与应用。
InfoNCE损失(InfoNCE Loss) Info NCE(噪声对比估计)损失函数与N对多分类损失的思想相似。Info NCE将问题视为负样本个数k+1的分类问题,而不仅仅是处理一对一对的样本。这使得它在处理多对样本时更为灵活。通过这些损失函数,我们可以更有效地利用对比学习来训练深度学习模型,特别是在数据标注成本较高的情况下。0...
对比GIOU,GIOU的损失函数似乎也在做类似的事情,不过它把这两个工作给糅合在了一起而没有在两个方向上分别发力,颇有些”不偏科也没强项“的感觉。CIOU则把中心点距离和长宽比分开考虑,认为他们的作用是正交的,并对两个因素进行专门的优化,从而获得了更好的效果和更快的训练速度。
1.对比损失函数是一个具备困难负样本自发现性质的损失函数,这一性质对于学习高质量的自监督表示是至关重要的,不具备这个性质的损失函数会大大恶化自监督学习的性能。关注困难样本的作用就是:对于那些已经远离的样本,不需要继续让其远离,而主要聚焦在如何使没有远离的那些的样本远离,从而使得到的表示空间更均匀(uniformi...