Repository files navigation README cosine_loss The implementation of [1]CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face RecognitionAbout The implementation of cosine loss Resources Readme Activity Stars 1 star Watchers 2 watching Forks 1 fork Report repository Releases No releases published ...
在这篇文章中,我们重新制定了一个新的损失函数,称为large margin cosine loss,简称LMCL。这个损失函数制定通过采用了特征L2归一化以及权重向量的L2归一化,去除了特征的径向差异带来的影响(这个创新点其实就来自之前的Normface)。引入一个余弦Margin可以在角度空间中增大决策Margin,因此可以实现最小化类内差异,最大化类...
cosineembeddingloss损失函数使用cosineembeddingloss损失函数使用 Cosine Embedding Loss(余弦嵌入损失)是一种常用于度量学习(Metric Learning)的损失函数。度量学习是一种机器学习任务,其目标是在给定的数据集中学习一个度量(或距离)函数,通过该函数计算出的距离能够准确地反映出样本间的相似性或差异性。Cosine Embedding ...
Cosine lossConvolution neural networkComputer visionIn view of the multi-scale changes and the influence of light and angle in the image matching process, it is quite difficult to realize intelligent image registration by using convolutional neural network. The existing image matching algorithm has the...
CosineEmbeddingLoss使用必须要三个参数,a,b,y 其中a,b为要计算cosine的向量,y为一个为1或-1的tensor。 a,b维度需为[m,n],y维度为[m]或[1]的向量,例如torch.tensor([1]).to(device) loss计算结果=torch.cosine_similarity(a,b,dim=1).sum()/m...
CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition - 人脸识别 更有优势,因为因为角度的余弦与softmax函数具有内在一致性。 作者认为angular margin还不足够合理。余弦公式与人脸识别中常用的相似性度量方法相匹配,从这个角度看,直接在不同类别之间引入...成的softmax loss的判别能力不够强,为了提高特征...
CosineEmbeddingLoss可以用来度量两个文本向量之间的余弦相似度,并进一步用于训练文本相似性模型。 CosineEmbeddingLoss的计算公式如下: loss(x1, x2, y) = (1 - y) * (1 - cos_sim(x1, x2)) / 2 + y * max(0, margin - cos_sim(x1, x2)) / 2 CosineEmbeddingLoss的计算过程如下: 1. 计算两...
3.1. Large Margin Cosine Loss 我们首先从余弦的角度重新考softmax loss。softmax loss通过最大化ground-truth类的后验概率来分离不同类的特征。给定输入特征向量xi及其对应的标记yi,softmax loss可表示为: 其中pi表示xi被正确分类的后验概率。N是训练样本的数量,C是类的数量。fj通常表示带有权向量Wj和偏置Bj的...
在PyTorch中,CosineEmbeddingLoss 是一种用于衡量两个输入向量之间相似度的损失函数。以下是对你的问题的详细回答: 解释PyTorch中的CosineEmbeddingLoss是什么: CosineEmbeddingLoss 通过计算两个输入向量之间的余弦相似度来评估损失。它适用于需要衡量两个向量相似度或方向一致性的任务。损失函数会根据标签 y(1 表示相似,...
cosineembeddingloss损失函数使用 Cosine Embedding Loss是一种用于度量相似度的损失函数。该损失函数在度量两个向量之间的相似度时,使用了余弦相似度的概念。余弦相似度是通过计算两个向量之间的夹角来度量它们的相似度,范围在-1到1之间,越接近1表示两个向量越相似。 在使用Cosine Embedding Loss时,一般会有一个anchor...