1.调整线性回归模型停止条件以及y = 2x + (5 + torch.randn(20, 1))中的斜率,训练一个线性回归模型。 我先记录了自己的踩坑记录,最后附上了完整的代码,个人觉得踩坑的过程收获更大,共勉吧。 step5 反向更新梯度,训练模型 w = w - learning_rate * w.grad b = b - learning_rate * b.grad 1. ...
以下是用于重构模型和配置损失函数的示例代码: importtorchimporttorch.nnasnnfrompytorch_metric_learning.lossesimportArcFaceLoss# 定义网络架构classSimpleNet(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNet,self).__init__()self.fc=nn.Linear(512,256)# 示例参数defforward(self,x):returnself.fc(x)model=...
为了性能的稳定,ArcFace 不需要与其他 loss 函数实现联合监督,可以很容易地收敛于任何训练数据集 2. 基于 MindSpore 的代码实现介绍 2.1 ArcFace loss 的代码实现 通过上述对 ArcFace 基本思想的介绍,我们可以概括得到其实现的具体思路如下: 将特征向量和权重进行 L2 归一化 计算W得到cos\theta 计算添加附加的角裕度...
ArcFace/CosFace这些loss最初是用于人脸识别任务的损失函数，特别设计用于增强特征的判别能力。通过在特征向...
ArcFace其实就是从softmaxloss衍生而来的,所以先要明白softmax loss是怎么一回事。 softmax和softmax loss虽然差不多,但这是不同的概念 个人认为比较讲的通俗易懂的softmax损失的链接,点击链接 为了使得特征之间分的更加开,ArcFace选择减少类内距,增加类间距的方式(角度)。
以下是一个简单的训练和测试流程: 定义训练和测试函数: def train(model, dataloader, optimizer): model.train() for images, labels in dataloader: optimizer.zero_grad() outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step()...
ArcFace,全称为Additive Angular Margin Loss for Face Recognition,是一种由香港科技大学开发的深度学习模型。该模型的核心在于其独特的角度损失函数,该函数通过计算特征向量之间的角度差异来衡量人脸之间的相似度,从而实现了更高的识别精度。 角度损失函数 与传统的softmax损失函数相比,ArcFace引入了角度余弦值cos(θ)来...
ArcFace源码pytorch的创新点和独特之处在于其采用了弧度损失函数(Arc Loss)。传统的人脸识别算法一般采用欧氏距离或者余弦相似度来度量人脸特征的相似性,但这些方法在处理复杂表情、光照和遮挡等情况下时效果不佳。而ArcFace源码pytorch的弧度损失函数则能够更好地处理这些问题,它通过最大化正确分类的间距和最小化错误分类...
ArcFace(Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition)是一种基于深度学习的人脸识别算法,由香港科技大学的研究人员开发。其核心思想是通过引入角度损失函数,提高人脸识别模型的鉴别能力。ArcFace在多个大规模人脸识别基准上取得了卓越的性能,展现了其在人脸识别领域的强大实力。 2. "Additive Angular Margin Lo...