CrossEntropy损失函数适用于总共有N个类别的分类。当N=2时,即二分类任务,只需要判断是还是否的情况,就可以使用二分类交叉熵损失:BCELoss pytorch 中的torch.nn.BCELoss类,实际上就是调用了F.binary_cross_entropy(input, target, weight=self.weight, reduction=self.reduction) 3 torch.nn.BCEWithLogitsLoss 该...
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...
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...
基本思想:区别于 Contrastive loss 通过一对样本构造 Pairwise Ranking Loss,Triplet loss 通过一个三元组 [公式] 来构造损失函数;选择一个样本 embdding 作为 anchor,找到该样本的同类 embdding 作为 positive,找到不同于该样本类别的 embdding作为negative,目标函数是使得<anchor, positive>之间距离小于<anchor, nega...
一篇关于度量学习损失函数的综述,这是第一部分,对比损失和三元组损失。 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。
今天是度量学习损失函数的第二部分,N-Pair和Angular损失。 这是排序损失综述的第二部分。第一部分涵盖了对比损失和三元组损失。在这一部分中,给出了N-pairs和angular损失。 N-Pairs Loss 对比损失和三元组损失都利用欧氏距离来量化点之间的相似性。此外,训练小批中的每个锚点都与一个单个负样本配对。N-Pairs损失...
,更具体地说,涉及一种基于层次三元组损失函数的深度度量学习方法及其装置。 背景技术: :在统计学,统计决策理论和经济学中,损失函数是指一种将一个事件(在一个样本空间中的一个元素)映射到一个表达与其事件相关的经济成本或机会成本的实数上的一种函数。更通俗地说,在统计学中损失函数是一种衡量损失和错误(这种损...
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。
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...
『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,既可以用余弦相似度的大小,也可以使...