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...
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...
损失函数作为度量学习的关键组成部分,对于模型训练和性能优化起着至关重要的作用。 损失函数的基本概念 损失函数(Loss Function)是机器学习和深度学习中的一个重要概念,用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差异或误差。在度量学习中,损失函数的设计直接关系到模型能否有效地学习数据的相似性度量。较小的损失值表示模型的...
深度度量学习(deep metric learning)是度量学习的一种方法,它的目标是学习一个从原始特征到低维稠密的向量空间(称之为嵌入空间,embedding space)的映射,使得同类对象在嵌入空间上使用常用的距离函数(欧氏距离、cosine距离等)计算的距离比较近,而不同类的对象之间的距离则比较远。深度度量学习在计算机视觉领域取得了非常...
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...
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 ( O ( N2) 或者 O ( N3) ) 非常大。一般而言,模型在训练过程中很难穷举学习所有的样本对;并且大多数样本对或者样本三元组的信息量是很小的,尤其在模型训练的后期,这些样本对或者样本三元组上梯度值...
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。
『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...
损失函数(Loss Function): 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。
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...