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...
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...
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anchor,positive ...
Contrastive Loss 在传统的siamese network中一般使用Contrastive Loss作为损失函数,这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系。 siamese network-孪生神经网络 contrastive loss的表达式如下: 代码语言:javascript 复制 # tensorflow伪代码 defcontrastive_loss(self,y,d,batch_size):tmp=y*tf.square(d...
本文提出了一种Contrastive Loss的实现方式(Inf-CL),通过分块计算策略,我们在单台A800机器上就能把batch size扩展到4M。不严谨地说,该方案突破了以前公知的”contrastive loss不能scaling batch size,显存会炸“的前提,实现了Contrastive Loss 的 batch size 近乎无限的扩展。中国人不骗中国人,以后对比损失实现就用In...
在上面的代码中,我们首先定义了一个对比损失函数contrastive_loss,该函数接受两个参数y_true和y_pred,分别表示真实标签和模型预测的标签。函数中,我们使用TensorFlow的API来计算对比损失。然后,我们通过构建和编译模型来使用该损失函数进行训练。最后,我们可以使用训练好的模型进行预测。
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... ...
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... ...
而Contrastive Loss提供了一般处理成对数据的方法。经典形式源于LeCun的文章。其公式基于输入pair得到的特征向量间欧式距离，对应不同的类情况下的距离值。对于positive pair，输出特征向量间距离目标尽量小；对于negative pair，输出特征向量间距离目标尽量大。然而，若目标值接近零，则忽略处理这种容易的...
此外，三元损失函数（Triplet Loss）和N-pair损失函数分别通过考虑单个正例与多个负例以及重复利用已有特征向量计算负例，提高了训练效率。Unsupervised Feature Learning via Non-Parametric Instance Discrimination（2018）则利用实例区分思想引入记忆银行机制，通过非参数softmax分类器学习单个实例的特征，使用噪声...