1. InfoNCE loss公式 对比学习损失函数有多种,其中比较常用的一种是InfoNCE loss,InfoNCE loss其实跟交叉熵损失有着千丝万缕的关系,下面我们借用恺明大佬在他的论文MoCo里定义的InfoNCE loss公式来说明。 论文MoCo提出,我们可以把对比学习看成是一个字典查询的任务,即训练一个编码器从而去做字典查询的任务。假设已经...
Info NCE loss公式如下: Info NCE loss其实是NCE的一个简单变体,它认为如果只把问题看作是一个二分类,只有数据样本和噪声样本的话,可能对模型学习不友好,因为很多噪声样本可能本就不是一个类,因此还是把它看成一个多分类问题比较合理(但这里的多分类k kk 指代的是负采样之后负样本的数量)。于是就有了InfoNCE lo...
infonce loss公式的写法 InfoNCE Loss的公式如下: InfoNCE Loss = - 1/N ∑ i=1 N log(A+/A++B-) 其中,N是样本的数量,qi是查询样本i的编码向量,ki+是与查询样本i相对应的正样本的编码向量,ki-是与查询样本i不对应的负样本的编码向量,τ是温度系数,用于调节相似度得分的分布。 这个公式中,分子只包含...
GIoU克服了两个框不相交时IoU恒为0,损失恒为1,没法优化的问题。 GIoU引入了一个最小闭包区的概念,即能将预测框和真实框包裹住的最小矩形框,其中,Ac为最小闭包区,u为预测框和真实框的并集,那么GIoU第二项的分子就是上图中白色区域,白色区域与最小闭包区的比值越高,loss越高。 GIoU具有以下特点: GIoU对scal...
对比学习的infonceloss损失函数设计用于优化模型在正负样本对上的性能。通过计算正样本之间的相似度与负样本之间的距离，infonceloss鼓励模型增强对相似样本的识别能力，同时抑制与不同样本的相似性。这一过程有助于模型更好地学习和提取特征，进一步提升模型的性能。总之，对比学习通过构造正负样本对，采用无...
InfoNCE loss本质上是一种基于对比学习的损失函数，它通过定义正负样本对来指导模型学习，其核心思想可以类比于字典查询，即训练编码器以完成这一任务。正样本对指的是查询与一个特定匹配的样本，而负样本对则是查询与字典中其他样本的集合。InfoNCE loss旨在使模型在查询与正样本相似，同时与其他负样本不...
Infonce Loss,又作信息遗失,是指一个或多个电子文件或数据集中的数据丢失。它可以是物理的物理磁盘的损坏,也可以是系统操作不当所导致的逻辑问题,还可以是计算机病毒、黑客攻击等造成的信息失窃。无论是何种原因,信息遗失都将面临严重的经济损失和风险。 二、Infonce Loss的常见原因 1、计算机硬件故障或数据媒体损坏:...
# 1.response loss响应损失,即本来有,预测有 有相应 坐标预测的loss (x,y,w开方,h开方)参考论文loss公式 # box_pred [144,5] coo_response_mask[144,5] box_pred_response:[72,5] # 选择IOU最好的box来进行调整 负责检测出某物体 box_pred_response = box_pred[coo_response_mask].view(-1,5)# ...
infonce loss函数 信息熵损失函数(Information Loss Function)是指在机器学习和统计学中用来衡量模型预测结果与实际结果之间差异的一种函数。它通常用于衡量分类模型的性能,特别是在多类别分类问题中。信息熵损失函数的形式通常是基于信息熵的定义而来的,信息熵是信息论中用来衡量随机变量不确定性的度量。在分类问题中,...
损失函数为 InfoNCE loss: 其中,sim函数是 余弦相似度 。注意上式中,分母应该是不包含q和q自己的相似度的。聪明的你有没有发现,就像恺明大佬在MoCo里提到的, InfoNCE loss其实就是一个cross entropy loss,做的是一个k+1类的分类任务,目的就是想把 ...