Margin Loss: 这个名字是源自这个loss当中使用了边界值去比较数据间的距离。Contrastive Loss: Contrastive指的是两个或者多个数据表示间的对比。这个名字通常被用在Pairwise Ranking Loss,但很少用在triplets。 Triplet Loss: 通常被用在使用triplets训练数据。 Hinge loss: 也被称为
一般来说, margin loss function 代表只需输入 margin 值即可输出 loss 的 function. 也即ℓ:R→Rℓ:R→Rorℓ(y,f(x))≜ℓ(yf(x))ℓ(y,f(x))≜ℓ(yf(x)), 常见的 loss 都可写成 margin loss 的这种形式,例如: 0-1 loss (PAC analysis)1{z≤0}logistic loss (Logistic Regression...
Margin loss:这个名字来自于一个事实——我们介绍的这些loss都使用了边界去比较衡量样本之间的嵌入表征距离,见Fig 2.3 Contrastive loss:我们介绍的loss都是在计算类别不同的两个(或者多个)数据点的特征嵌入表征。这个名字经常在成对样本的ranking loss中使用。但是我从没有在以三元组为基础的工作中使用这个术语去进行...
Ranking Loss是神经网络任务中的常用函数，尤其在度量学习领域，如Siamese Nets和Triplet Nets。尽管其名称多样，如Contrastive Loss、Margin Loss、Hinge Loss和Triplet Loss，本质上都是为了预测输入样本间的相对距离。度量学习的目标是通过相似度分数，即预测样本间的距离，来理解和组织数据。在应用Ranking Lo...
ranking loss在很多不同的领域,任务和神经网络结构(比如siamese net或者Triplet net)中被广泛地应用。其广泛应用但缺乏对其命名标准化导致了其拥有很多其他别名,比如对比损失Contrastive loss,边缘损失Margin loss,铰链损失hinge loss和我们常见的三元组损失Triplet loss等。
1#svm loss的实现 linear_svm.py23importnumpy as np4fromrandomimportshuffle56defsvm_loss_naive(W, X, y, reg):7"""8用循环实现的SVM loss计算9这里的loss函数使用的是margin loss1011Inputs:12- W (D, C): 权重矩阵.13- X (N, D): 批输入14- y (N,) 标签15- reg: 正则参数1617Returns ...
ranking loss在很多不同的领域,任务和神经网络结构(比如siamese net或者Triplet net)中被广泛地应用。其广泛应用但缺乏对其命名标准化导致了其拥有很多其他别名,比如对比损失Contrastive loss,边缘损失Margin loss,铰链损失hinge loss和我们常见的三元组损失Triplet loss等。
Hinge Loss主要用于二分类问题,它的目标是在正确分类的同时,最大化不同类别之间的间隔(margin)。具体来说,对于二分类问题,假设模型预测值为y_pred(通常为预测属于某一类的概率或得分),真实标签为y_true(通常为+1或-1),则Hinge Loss的定义如下: Hinge Loss=max(0,1−ytrue⋅ypred)Hinge Loss=max(0,1...
Fig 1. hinge loss的图示。 从实现的角度出发,我们通常可以采用下面的方式实现,我们简单介绍下其实现逻辑。 import torch import torch.nn.functional as F margin=0.3fordata indataloader():inputs,labels=data score_orig=model(inputs)# score_origshape(N,1)N=score_orig.shape[0]score_1=score_orig.exp...
上述凸规划问题,在数据集线性可分的时候是一定可以求解的。但现实中更多的数据其实是线性不可分的,因此我们需要进一步将模型扩展,使其能在线性不可分的情况下work。这就引入了Soft-Margin SVM以及Hinge Loss。 我们首先提供一个抽象的解释。我们知道,当y_{i} (\vec{w} \cdot \vec{x}_i + b ) \geq 1时...