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。本文记录相关内容。 简介 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...
其实在诸如人脸识别和图片检索的应用中,就已经使用了 contrastive loss 和 triplet loss,但仍然存在一些问题,比如收敛慢,陷入局部最小值,相当部分原因就是因为损失函数仅仅只使用了一个 negative 样本,在每次更新时,与其他的 negative 的类没有交互。之前 LeCun 提出的对比损失只考虑输入成对的样本去训练一个神经网络...
其实在诸如人脸识别和图片检索的应用中,就已经使用了 contrastive loss 和 triplet loss,但仍然存在一些问题,比如收敛慢,陷入局部最小值,相当部分原因就是因为损失函数仅仅只使用了一个 negative 样本,在每次更新时,与其他的 negative 的类没有交...
当Y=0时,即两个样本不相似或不匹配时,损失函数Ls=(1−Y)max(m−Dw,0)2,如果这时两个样本被模型提取的特征欧式距离很小,那么loss会变大以增大模型的惩罚从而使loss减小,如果两个样本被模型提取的特征欧式距离很大,说明两个样本特征离得很远,此时如果超过阈值M则把其loss看作0,此时的loss很小。 应用了对...
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, 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代表两个样本不相似或不匹配),M为设定的阈值(超过M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),N为样本数量。
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...
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。 通过
N-pair loss 其实就是重复利用了 embedding vectors 的计算来作为 negative 样本(把其他样本的正样本作为当前样本的负样本,这样就不用重复计算不同样本的负样本,只需要计算 N 次即可得出),避免了每一行都要计算新的 negative 样本的 embedding vectors,从而将的计算量降低为 2N(batch size=N,需要计算 N 次,之前...
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。
观察上述的contrastiveloss的表达式可以发现,这种损失函数可以很好的表达成对样本的匹配程度,也能够很好用于训练提取特征的模型。当y=1(即样本相似)时,损失函数只剩下即原本相似的样本,如果在特征空间的 Contrastive Loss(Siamese Network) ,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《...