vae的loss函数为两项,重构损失(reconstruct loss)以及kl散度正则项(kl loss),分别对应模型训练过程希望达成的两个目的。 loss=MSE(X,X′)+KL(N(μ1,σ12),N(0,1)) reconstruct loss计算的是解码器解码得到的向量和输入向量之间的MSE loss,这一项比较好理解,就是反映出vae生成的结果和输入之间的差异,对应的...
三元组损失函数,三元组由Anchor, Negative, Positive组成。如上图,Anchor 和 Positive 是同类样本,经过学习尽量靠近(减小同类距离),Anchor 和 Negative 尽量远离(增大不同类间距离)。 其中第一项为类内距 ,第二项为类间距,超参数 Triplet Loss 在 Center loss 之前是人脸识别的常用损失函数,缺点是在样本数增多的...
F-范数： 是一种矩阵范数，记为 ∣ ∣ ⋅ ∣ ∣ F ||·||_F ∣∣⋅∣∣F。表示为矩...
这个dimension并无特殊意义，用于调整kl loss和reconstruction loss的权重而已，训练开始阶段如果kl loss权重...
其次，reconstruction loss (cross entropy) 前的系数我认为不一定需要是特征数，我认为你直接在 kl ...