对比学习损失函数比较常用的有nceloss/infonecloss等 NCE Loss 求通俗易懂解释下nce loss? Noise Contrastive Estimation Loss(NCE loss)是从nlp(自然语言处理)领域提出的,主要解决的分类问题中类别数过多导致的softmax交叉熵损失函数计算量过大的问题。参考如上的资料,给出nce loss的解释. 参看softmax公式: 1.x,...
NCE Loss，全称为Noise Contrastive Estimation Loss，是一种在自然语言处理领域中，为了解决分类问题中类别过多导致的softmax交叉熵损失函数计算量过大而提出的方法。其核心思想是将大规模的softmax计算问题转换为多个二分类问题。假设我们有一个用户x和他点击过的物品y。softmax公式用于计算正例概率，但在...
resnet info nce loss实战 FRN(Feature Pyramid Networks) Feature Pyramid(特征金字塔),可以用于检测不同尺度的目标,将图片缩放到不同尺寸大小,并分别提取其特征并进行检测。FPN结构使用少量成本,利用CNN卷积网络固有的多尺度金字塔层次结构来构建特征金字塔,结合一种带有侧向连接的自顶向下的结构,实现了多尺度特征融合。
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