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...
于是就有了InfoNCE loss,公式如下: L_q = -log\frac{exp(q\cdot{k_+}/\tau)}{\sum_{i=0}^{k}{exp(q\cdot{k_i}/\tau))}} \\ 上式中,q\cdot k是模型出来的logits,相当于上文softmax公式中的z,\tau是一个温度超参数,是个标量,假设我们忽略\tau,那么infoNCE loss其实就是cross entropy loss...
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...
iou_loss(pred=pred_box, target=gt_box, loss_type='iou') iou_loss(pred=pred_box, target=gt_box, loss_type='giou') iou_loss(pred=pred_box, target=gt_box, loss_type='diou') iou_loss(pred=pred_box, target=gt_box, loss_type='ciou') iou_loss(pred=pred_box, target=gt_box, lo...
# 计算(x,y,w开方,h开方)参考论文loss公式 # 坐标可信度计算 loc_loss = F.mse_loss( box_pred_response[:,:2],box_target_response[:,:2],size_average=False) + F.mse_loss (torch.sqrt(box_pred_response[:,2:4]),torch.sqrt(box_target_response[:,2:4]),size_average=False) ...
现在我们有了参数为的二元分类问题, 假设标签为伯努利分布, 那么很容易写出他的条件对数似然如下, 实际上在它前面加上负号后,也就等价于 logistics 分类里的 log loss,或者说交叉嫡损失函数: 而NCE 的目标函数还需要在 (14)(14)(14) 式...
我们可以结合nn.CrossEntropyLoss详解_Lucinda6的博客-CSDN博客_nn.crossentropyloss()和https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html 理解一下。 交叉熵的计算公式为: 其中p表示真实值,在这个公式中是one-hot形式;q是预测值,在这里假设已经是经过softmax后的结果了。
作为刚入门自监督学习的小白,在阅读其中 Contrastive Based 方法的自监督论文时,经常会看到 InfoNCE 这个 loss(在 CPC 的论文中提出),之前只知道它的思想来自于 NCE 以及代表什么含义,但是对其背后的理论推导、以及如何从 NCE 迁移到 InfoNCE 的不太清楚,因此这篇文章就是通过理论推导和自己的理解来对 NCE 和 Info...
作为刚入门自监督学习的小白,在阅读其中 Contrastive Based 方法的自监督论文时,经常会看到 InfoNCE 这个 loss(在 CPC 的论文中提出),之前只知道它的思想来自于 NCE 以及代表什么含义,但是对其背后的理论推导、以及如何从 NCE 迁移到 InfoNCE 的不太清楚,因此这篇文章就是通过理论推导和自己的理解来对 NCE 和 Info...