Contrastive Loss 的目标是最小化正样本对的距离或相似度,同时确保负样本对的距离或相似度大于一定的阈值margin。这样,模型就会学习到在嵌入空间中更好地区分相似和不相似的样本。
contrastiveloss的表达式如下: 其中d=||an-bn||2,代表两个样本的欧式距离,y为两个样本是否匹配的标签,y=1代表两个样本相似或者匹配,y=0则代表不匹配,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 ...
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,同时为了不让样本的特征聚合...
siamesenetwork-孪生神经网络contrastiveloss的表达式如下:其中d=||an-bn||2,代表两个样本的欧式距离,y为两个样本是否匹配的标签,y=1代表两个样本相似或者匹配,y=0则代表不匹配,margin为设定的阈值。这种损失 Contrastive Loss(对比损失) ContrastiveLoss在传统的siamesenetwork中一般使用ContrastiveLoss作为损失函数,这种...
2、Contrastive Loss定义 定义对比损失函数 L 为: 其中, 代表两个样本特征的欧式距离, 代表特征的维度, 为两个样本是否匹配的标签( 代表两个样本相似或匹配, 代表两个样本不相似或不匹配), 为设定的阈值(超过 的把其 loss 看作 0,即如果两个不相似特征离得很远,那么对比 loss 应该是很低的), 为样本数量。
Contrastive Loss定义 定义对比损失函数L为: L(W,(Y,X1,X2))=1N∑n=1NYDW2+(1−Y)max(m−Dw,0)2 其中,DW(X1,X2)=||X1−X2||2=(∑i=1P(X1i−X2i)2)12 DW代表两个样本特征的欧式距离,P代表特征的维度,Y为两个样本是否匹配的标签(Y=1代表两个样本相似或匹配,Y=0代表两个样本不相...
要使用 Ranking Loss 函数,我们首先要定义特征抽取器,它能从 2 个或 3 个样本中抽取表征样本的 embedding;接着我们定义一个能度量他们相似度的函数,如欧拉距离;最后,我们训练特征抽取器,在相似样本的条件下,所产生出的 embeddings 的距离相近,反之对于不相似的样本,它们的距离较远。
2、Contrastive Loss定义 定义对比损失函数 L 为: 其中, 代表两个样本特征的欧式距离,代表特征的维度,为两个样本是否匹配的标签(代表两个样本相似或匹配,代表两个样本不相似或不匹配),为设定的阈值(超过的把其 loss 看作 0,即如果两个不相...
Triplet loss Triplet Loss首次在FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering这篇论文中被提出,目的是使网络学到更好的人脸表征,即同一个人的不同输入通过网络输出的 表征间距离尽量小,不同人得到的 表征距离尽量大。 不同于Contrastive Loss,Triplet Loss构造了一个三元组计算损失。分别表示an...
要使用 Ranking Loss 函数,我们首先要定义特征抽取器,它能从 2 个或 3 个样本中抽取表征样本的 embedding;接着我们定义一个能度量他们相似度的函数,如欧拉距离;最后,我们训练特征抽取器,在相似样本的条件下,所产生出的 embeddings 的距离...