Triplet loss 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...
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...
Contrastive Loss简介 对比损失在非监督学习中应用很广泛。最早源于2006年Yann LeCun的”Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping“,该损失函数主要是用于降维中,即本来相似的样本,在经过降维(特征提取)后,在特征空间中,两个样本仍旧相似;而原本不相似的样本,在经过降维后,在特征空间中,两个样本仍旧...
Contrastive Loss(对比损失)是一种损失函数,通常用于训练对比学习(Contrastive Learning)模型,这些模型旨在学习数据中的相似性和差异性。本文记录相关内容。 简介 Contrastive Loss(对比损失)是一种损失函数,通常用于训练对比学习(Contrastive Learning)模型,这些模型旨在学习数据中的相似性和差异性。对比学习的主要目标是将相...
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 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 复制 # tensorflow伪代码 defcontrastive_loss(self,y,d,batch_size):tmp=y*tf.square(d...
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)contrastive loss:输入是两个(组)样本,计算loss时,需要区分两个样本是否属于同类,若属于同类(相似),loss等于距离的值,若不属于同类(不相似)并且距离大于m,loss的值忽略不计(样本易分,不关注),否则等于m减去两个样本的距离。 (2)triplet loss:输入是三个(组)样本,当与负样本距离大于正样本,并且差值大于m...
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 ...