Contrastive Loss:Contrastive 指的是这些损失是通过对比两个或更多数据点的表征来计算的。这个名字经常被用于Pairwise Ranking Loss,但我从未见过在 Triplets 中使用它。 Triplet Loss:当使用triplet 三元组训练时,常作为 Loss 名称。 Hinge Loss:也称作最大化边距目标,常用于训练分类的 SVM 。它有类似的机制,即一直...
Triplet Loss首次在FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering这篇论文中被提出,目的是使网络学到更好的人脸表征,即同一个人的不同输入通过网络输出的 表征间距离尽量小,不同人得到的 表征距离尽量大。 不同于Contrastive Loss,Triplet Loss构造了一个三元组计算损失。分别表示anchor,positive ...
其实在诸如人脸识别和图片检索的应用中,就已经使用了contrastive loss和triplet loss,但仍然存在一些问题,比如收敛慢,陷入局部最小值,相当部分原因就是因为损失函数仅仅只使用了一个negative样本,在每次更新时,与其他的negative的类没有交互。之前LeCun提出的对比损失只考虑输入成对的样本去训练一个神经网络去预测它们是否...
Contrastive Loss 的目标是最小化正样本对的距离或相似度,同时确保负样本对的距离或相似度大于一定的阈值margin。这样,模型就会学习到在嵌入空间中更好地区分相似和不相似的样本。
Contrastive VS triplet loss 校招面试时常常也会探讨对一些损失函数的理解,除了最常用的交叉熵损失函数,对数损失函数、均方误差损失等等,也经常会被问到其他的loss,以及对这些loss函数的理解,今天我们就来讲讲度量学习里常用的Contrastive loss 和 triplet loss,相信你看完该视频会对这两个损失函数有更深入的了解#...
文章目录 1. Contrastive Loss (对比loss) 2. Triplet Loss(三元loss) 3. Focal Loss[5] 3.1 引申讨论:其他形式的Focal Loss 参考资料 本文记录一下三种常用的loss function:Contrastive Loss,Triplet Loss,Focal Loss。其中前面两个可以认为是ranking loss类型,Foc... ...
Contrastive Loss(对比损失)Contrastive Loss 在传统的siamese network中一般使用Contrastive Loss作为损失函数,这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系。 siamese network-孪生神经网络 contrastive loss的表达式如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0...
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。
class ContrastiveLoss(torch.nn.Module): """ Contrastive loss function. Based on: http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/hadsell-chopra-lecun-06.pdf """ def __init__(self, margin=2.0): super(ContrastiveLoss, self).__init__() ...
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 ...