Contrastive Loss(对比损失)是一种损失函数,通常用于训练对比学习(Contrastive Learning)模型,这些模型旨在学习数据中的相似性和差异性。本文记录相关内容。 简介 Contrastive Loss(对比损失)是一种损失函数,通常用于训练对比学习(Contrastive Learning)模型,这些模型旨在学习数据中的相似性和差异性。对比学习的主要目标是将相...
其实在诸如人脸识别和图片检索的应用中,就已经使用了 contrastive loss 和 triplet loss,但仍然存在一些问题,比如收敛慢,陷入局部最小值,相当部分原因就是因为损失函数仅仅只使用了一个 negative 样本,在每次更新时,与其他的 negative 的类没有交互。之前 LeCun 提出的对比损失只考虑输入成对的样本去训练一个神经网络...
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] 其中,yi是样本对的标签(1表示相似,0表示不相似),Di...
其实在诸如人脸识别和图片检索的应用中,就已经使用了 contrastive loss 和 triplet loss,但仍然存在一些问题,比如收敛慢,陷入局部最小值,相当部分原因就是因为损失函数仅仅只使用了一个 negative 样本,在每次更新时,与其他的 negative 的类没有交互。之前 LeCun 提出的...
交叉熵损失(Cross-entropy Loss) 是分类问题中默认使用的损失函数: LCE=−∑cI(yi=c)logP(y=c|Xi)———(1) 这里,由于yi是binary向量,也即只有预测标签等于真实标签时,求和项才有意义,为了最小化负对数,则P(y=yi|Xi)应当越大越好,为1时损失为0,视为完美预测。 我们知道,在现有...
Contrastive Loss简介 对比损失在非监督学习中应用很广泛。最早源于 2006 年Yann LeCun的“Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping”,该损失函数主要是用于降维中,即本来相似的样本,在经过降维(特征提取)后,在特征空间中,两个样本仍旧相似;而原本不相似的样本,在经过降维后,在特征空间中,两个样本仍...
最大边缘对比损失(Max Margin Contrastive Loss) 最大边缘对比损失是最早提出的损失函数之一。它的主要思想是:当样本属于同一类别时,最小化其距离;当样本属于不同类别时,最大化其距离。这里的距离可以用欧式距离来衡量,也可以使用其他距离函数,比如余弦相似度。最小距离 ϵ 需要根据数据集的特性来选择,通常可以从...
对比损失函数(Contrastive loss) 在caffe的孪生神经网络(siamese network)中,采用的就是Contrastive loss,对应的层是Contrastive_loss_layer; 目的:验证一对输入是否为同类; 代表两个样本特征的欧氏距离,y为两个样本是否匹配的标签,y=1代表两个样本相似或者匹配; ...
Contrastive Loss定义 定义对比损失函数 L 为: 其中, 代表两个样本特征的欧式距离,代表特征的维度,为两个样本是否匹配的标签(代表两个样本相似或匹配,代表两个样本不相似或不匹配),为设定的阈值(超过的把其 loss 看作 0,即如果两个不相似特征离得很远,那么对比 loss 应该是很低的),为样本数量。