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...
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...
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...
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...
文章目录 1. Contrastive Loss (对比loss) 2. Triplet Loss(三元loss) 3. Focal Loss[5] 3.1 引申讨论:其他形式的Focal Loss 参考资料 本文记录一下三种常用的loss function:Contrastive Loss,Triplet Loss,Focal Loss。其中前面两个可以认为是ranking loss类型,Foc...猜...
如果直接用上述的 loss function 去训练,当类的数量n很大时,要求的计算量非常大,于是使用 NCE 来估算。其基本思想是将多分类问题转化为一组二分类问题,其中二分类任务是区分数据样本和噪声样本。关于对 NCE loss 的理解如下: 当我们设计一个模型来拟合数据时,经常会遇上指数族分布: ...
NCE Loss 如果直接用上述的loss function去训练,当类的数量n很大时,要求的计算量非常大,于是使用NCE来估算。其基本思想是将多分类问题转化为一组二分类问题,其中二分类任务是区分数据样本和噪声样本。关于对NCE loss的理解如下: 当我们设计一个模型来拟合数据时,经常会遇上指数族分布: ...
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。
Triplet Loss / Contrastive Loss / Focal Loss 的林林总总 本文主要介绍/对比三种常用的Loss function: (1)Triplet Loss (2)Contrastive Loss (3)Focal Loss 前两种主要用于Metric Learning(度量学习)任务中,而Focal Loss更多的是处理正负样本极其不均衡情况下的一种Cross Entropy Loss的升级版。 (1)Triplet Loss...
Contrastive lossfunction.Based on:http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/hadsell-chopra-lecun-06.pdf""" def__init__(self,margin=2.0):super(ContrastiveLoss,self).__init__()self.margin=margin defforward(self,output1,output2,label):euclidean_distance=F.pairwise_distance(output1,output2)loss...