Center Loss由Wen等人在ECCV 2016上提出,旨在通过减小同一类别内样本的特征距离,增强特征的辨别能力。与传统的Softmax Loss相比,Center Loss能够更有效地学习具有紧致性(Compactness)和辨别性(Discriminability)的特征表示。 基本思想:Center Loss的核心思想是在训练过程中,动态地维护每个类别的特征中心,并使得每个样本的特...
2、Softmax Loss Softmax :将特征图扁平化后的输出映射到(0,1)之间,给出每个类的概率。假设最后一层特征图尺度是: 5∗5∗1000 。再将这些特征输入给扁平化 为 [ N∗1 ] 个向量(这里的 N 是5∗5∗1000=25000)。下面扁平化的 [ N X 1 ] 的向量进入全连接层,全连接层的参数权重是 W ( ...
如果我们引入论文中的center loss并且给一个比较高的weight的时候，比如右下图，我基本找不到反例了。图 6 同时新的未知类别进来的时候也有更大的概率会和其他的类别分开(包含未知类和已知类)。在这center loss起到的作用就是减肥剂，怎么让一个比较胖的类内数据分布，变瘦，从而使得他有足够的院子容纳新的客人。
一、Center Loss——以MNIST手写数字识别为例 我们设计一个网络,首先是特征提取器,也可以叫做编码器。将输入的图片最终压缩为一个含有两个元素的向量。压缩后的特征经过解码后,输出为10个类别。根据我们的理解,这个含有两个元素的向量,应该同类别能汇聚到一起,最终将训练集的所有数据编码成十个类别。实验开始: 实现...
center loss意思即为:为每一个类别提供一个类别中心,最小化min-batch中每个样本与对应类别中心的距离,这样就可以达到缩小类内距离的目的。 Cyi 就是每个这个batch中每个样本对应的类别中心,它和特征x的维度一样,对相关变量求导如下: 值得注意的是,在进行类别中心的求导时,只用当前batch中某一类别的图片来获得该类...
CenterLoss公式是用于人脸识别和表情识别等任务中的一种学习方法,它旨在将同一类别的数据点聚集成一个中心点。其数学公式如下: $$L_{center}=frac{1}{2} sum_{j=1}^{m} ||x_i - c_j||^2_2, y_i=j$$ 其中,$L_{center}$表示中心损失,$m$表示类别数,$x_i$表示第$i$个样本,$y_i$表示它...
center loss的原理主要是在softmax loss的基础上,通过对训练集的每个类别在特征空间分别维护一个类中心,在训练过程,增加样本经过网络映射后在特征空间与类中心的距离约束,从而兼顾了类内聚合与类间分离。 最终通过将centerloss和softmaxloss进行加权求和,实现整体的分类任务的学习。
在大家吐槽用softmax训练出来的人脸模型性能差,contrastive 和 triplet需要个中谜一样的采样方法之际。ECCV 2016有篇文章提出了权衡的解决方案。通过添加center loss使得简单的softmax就能够训练出拥有内聚性的特征。该特点在人脸识别上尤为重要,从而使得在很少的数据情况下训练出来的模型也能有不俗的性能。本文尝试用一...
参考资料:https://blog.csdn.net/fxwfxw7037681/article/details/114440117 中心损失 centerloss是关注于类间距离,即我们认为同一类的对象距离其类别中心应该尽可能小。这种假设在聚类中是一个基本假设,注意这个假设与类间距无关!
图片分类里的center loss 目标函数,损失函数,代价函数 损失函数度量的是预测值与真实值之间的差异.损失函数通常写做L(y_,y).y_代表了预测值,y代表了真实值. 目标函数可以看做是优化目标,优化模型的最后目标就是使得这个目标函数最大或者最小. 代价函数类似于目标函数. ...