『深度概念』度量学习中损失函数的学习与深⼊理解 0. 概念简介 度量学习（Metric Learning），也称距离度量学习(Distance Metric Learning，DML) 属于机器学习的⼀种。其本质就是相似度的学习，也可以认为距离学习。因为在⼀定条件下，相似度和距离可以相互转换。⽐如在空间坐标的两条向量，既可以⽤余弦相似...
在人脸识别与声纹识别这种度量学习算法中,算法的提高主要体现在损失函数的设计上,损失函数会对整个网络的优化有着导向性的作用。可以看到许多常用的损失函数,从传统的softmax loss到cosface, arcface 都有这一定的提高。 无论是SphereFace、CosineFace还是ArcFace的损失函数,都是基于Softmax loss来进行修改的。 1.Softm...
通过sentence-bert源码里面写的损失函数,结合之前笔记和网上资料文末会着重提一下度量学习中各个loss函数 github上搜索loss,发现一个开源库总结了很多loss function github.com/CoinCheung/p 一 基础loss 1、log_softmax、nll_loss、crossentropy 大家经常用的一个loss函数就是交叉熵cross_entropy,而在pytorch中又经常...
在人脸识别与声纹识别这种度量学习算法中,算法的提高主要体现在损失函数的设计上,损失函数会对整个网络的优化有着导向性的作用。可以看到许多常用的损失函数,从传统的softmax loss到cosface, arcface 都有这一定的提高。 无论是SphereFace、CosineFace还是ArcFa...
融合多种损失函数:在某些情况下,可以融合多种损失函数来优化模型性能。例如,结合Softmax Loss和Center Loss可以在保证类别可分性的同时,实现类内紧凑和类间分离。 结论 度量学习中的损失函数是模型训练和性能优化的关键组成部分。通过深入理解常见损失函数的特点和应用场景,并结合实际应用中的实践经验,我们可以选择合适的...
深度度量学习在计算机视觉领域取得了非常多的成功的应用,比如人脸识别、人脸验证、图像检索、签名验证、行人重识别等。 损失函数在深度度量学习中起到了非常重要的作用。很多深度度量学习的损失函数构建在样本对(pair)或者样本三元组(triplet)之上,因而样本空间的量级(...
1、计算 mini-batch 中每个样本与相应类别中心的距离之和,最终的损失函数由 softmax loss 和 center loss 共同组成,m表示 mini-batch 大小, n表示类别数 2、梯度计算及center更新, m表示 mini-batch 大小,n表示类别数, 表示0-1条件函数 3、理论上,每次参数更新后,都要将整个训练集前向传播一遍得到所有特征向...
QQ交流群: 444129970。群内有大佬负责解答大家的日常学习、科研、代码问题。 导读 这是一篇关于度量学习损失函数的综述。 检索网络对于搜索和索引是必不可少的。深度学习利用各种排名损失来学习一个对象的嵌入 —— 来自同一类的对象的嵌入比来自不同类的对象的嵌入更接近。本文比较了各种著名的排名损失的公式和应用。
是定义在单个样本上的,是指一个样本的误差,度量模型一次预测的好坏。 代价函数(Cost Function): 又叫成本函数,经验风险(empirical risk)【局部】,基于训练集所有样本点损失函数的平均最小化。经验风险是局部最优,是现实的可求的。 仅仅经验风险最小化是不行的,这样容易导致过拟合,我们不仅要让经验风险最小化,还...
深度学习中的度量学习,特别是通过排序损失来优化对象嵌入学习,对于搜索和索引至关重要。本文概述了不同著名损失函数的公式和应用场景，包括对比损失、三元组损失、N-pairs损失和Angular损失。1. 对比损失对比损失是最基础的排序方式，通过最大化同一类内嵌入的相似度和不同类间的距离。尽管简单，但它在大...