与前文的对比损失目的是一致的,具体做法是考虑到 query 样本和 postive 样本的比较以及 query 样本和 negative 样本之间的比较,Triplet Loss 的目标是使得相同标签的特征在空间位置上尽量靠近,同时不同标签的特征在空间位置上尽量远离,同时为了不让...
Triplet Loss 的目标是使得相同标签的特征在空间位置上尽量靠近,同时不同标签的特征在空间位置上尽量远离,同时为了不让样本的特征聚合到一个非常小的空间中要求对于同一类的两个正例和一个负例,负例
在我看来,学习清楚整个Contrastive Learning进化过程重点在于其Loss function的进化。在下文中,我会穿插着自己的理解,基于计算机视觉领域,来讲述一个简单的Contrastive Learning进化史。 第一阶段:Contrastive Learning 概念的提出(2006) Contrastive Loss(2016) 在Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping中...
Triplet loss(三元损失函数)是 Google 在 2015 年发表的 FaceNet 论文中提出的,与前文的对比损失目的是一致的,具体做法是考虑到 query 样本和 postive 样本的比较以及 query 样本和 negative 样本之间的比较,Triplet Loss 的目标是使得相同标签的特征在空间位置上尽量靠近,同时不同标签的特征在空间位置上尽量远离,同...
上述即为文中提到的Decoupled Contrastive Learning Loss,不过作者在文末又推出了它的加权版本DCLW loss,其实就是dcl 加上了一个weight function Mises-Fisher weighting function,主要目的在于,如果说view1和view2 这两个正样本对计算出来的distance 很大,即二者相距较远,即二者属于hard positive sample pair,那么这个...
第三个问题是Loss function怎么设计？2.对比学习的典型例子 SimCLR模型，最有名的一个对比学习模型。我们...
Contrastive Loss简介 对比损失在非监督学习中应用很广泛。最早源于 2006 年Yann LeCun的“Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping”,该损失函数主要是用于降维中,即本来相似的样本,在经过降维(特征提取)后,在特征空间中,两个样本仍旧相似;而原本不相似的样本,在经过降维后,在特征空间中,两个样本仍...
Contrastive Loss (对比损失) ,margin为设定的阈值。 这种损失函数最初来源于YannLeCun的DimensionalityReductionbyLearninganInvariantMapping,主要是用在降维中,即本来相似的样本,在经过降维(特征提取)后,在特征空间中,两个样本仍旧相似;而原本不相似的样本,在经过降维后,在特征空间中,两个样本仍旧不相似。 观察上述的...
1. Supervised Cross-Entropy Loss: The supervised cross-entropy loss is a well-known loss function in supervised learning. It measures the discrepancy between the predicted probabilities and the true labels. In SCL, this loss term ensures that the model learns to predict the correct labels forthe...
Contrastive Loss(对比损失)是一种损失函数,通常用于训练对比学习(Contrastive Learning)模型,这些模型旨在学习数据中的相似性和差异性。对比学习的主要目标是将相似的样本对映射到接近的位置,而将不相似的样本对映射到远离的位置。Contrastive Loss 有助于实现这一目标。