相反给定pair-wise标签,直接学习特征空间中的pair-wise相似度(即样本之间的相似性),因此不需要代理,例如,constrastive loss[5,1], triplet loss[9、22], Lifted-Structure loss[19], N-pair loss[24], Histogram loss[27], Angular loss[33], Margin based loss[38], Multi-Similarity loss[34]等等。 本文...
然而, Circle Loss倾向于T和T '创建一个明确的收敛目标。决策边界也由sp−sn = m变为*(αnsn - αpsp) = m*,从而形成一个圆,命名为Circle Loss。 假设两对样本的margin相同,在Circle Loss中更倾向于T。 此外,Circle loss引入了pair-wise标签和class-level标签的统一学习视角。给出了一个统一的公式,只...
Circle loss对基于类标签和基于对的标签都有一个统一的公式。 一个统一的视角 深度特征学习目的是最大化类内相似性 sp ,同时最小化类间相似性。在余弦相似性度量下, sp 趋近于1, sn 趋近于0。 文中对基于类标签和基于对标签的采用统一的视角。已知在特征空间的一个单个样例 x ,假设有 K 个类内关于 x ...
Circle Loss 非常简单,而它对深度特征学习的意义却非常本质,表现为以下三个方面: 1、统一的(广义)损失函数。从统一的相似度配对优化角度出发,它为两种基本学习范式(即使用类别标签和使用样本对标签的学习)提出了一种统一的损失函数; 2、灵活的优化方式。在训练期间,向 s_n 或s_p 的梯度反向传播会根据权重 α_...
Circle Loss 自定步调的加权方式 类内余量和类间余量 优势 实验 结论 参考文献 往期解读 导语 深度特征学习有两种基本范式,分别是使用类标签和使用正负样本对标签进行学习。使用类标签时,一般需要用分类损失函数(比如 softmax + cross entropy)优化样本和权重向量之间的相似度;使用样本对标签时,通常用度量损失函数(...
Circle Loss:从统一的相似性对的优化角度进行深度特征学习 | CVPR 2020 Oral,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
2.Circle Loss 深度特征学习有两种基本范式,分别是使用类标签和使用正负样本对标签进行学习。使用类标签时一般需要用分类损失函数(比如 softmax + cross entropy)优化样本和权重向量之间的相似度;使用样对标签时,通常用度量损失函数(比如 triplet损失)来优化样本之间的相似度。然而这两种方式均存在优化缺乏灵活性和收敛...
最经典的就是序列标注任务中类别是严重不平衡的,比如在命名实体识别中,显然一句话里边实体是比非实体要少得多,这就是一个类别严重不平衡的情况。 参考链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/266023273 2.Circle Loss 深度特征学习有两种基本范式,分别是使用类标签和使用正负样本对标签进行学习。使用类...
Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization 圆损失函数,统一优化视角,革新深度特征学习范式 CVPR 2020 技术标签:论文阅读笔记 论文来源:CVPR 2020 论文链接 最近旷视做了一项非常fundamental的工作。简单来讲,原来特征学习有 2 种基本范式,分类学习和 pairwise 学习,人们普遍都觉得这两者虽然有...
混合损失函数:结合 CIoU 损失与 BCEWithLogitsLoss,优化训练稳定性。 动态标签分配:通过 TaskAlignedAssigner 实现正负样本自适应匹配。 二、目标检测实战技巧与优化策略 1. 数据增强技术 几何变换:随机旋转(±15°)、平移(±10%)、缩放(0.8-1.2 倍)。