Margin loss:这个名字来自于一个事实——我们介绍的这些loss都使用了边界去比较衡量样本之间的嵌入表征距离,见Fig 2.3 Contrastive loss:我们介绍的loss都是在计算类别不同的两个(或者多个)数据点的特征嵌入表征。这个名字经常在成对样本的ranking loss中使用。但是我从没有在以三元组为基础的工作中使用这个术语去进行...
但是ranking loss实际上是一种metric learning,他们学习的相对距离,而不在乎实际的值。由于在不同场景有不同的名字,包括 Contrastive Loss, Margin Loss, Hinge Loss or Triplet Loss. ranking loss 应用十分广泛,包括是二分类,例如人脸识别,是一个人不是一个人。 ranking loss 有非常多的叫法,但是他们的公式实际...
计算TripletMarginLoss时，如果使用PyTorch1.2中的维度参数，则将嵌入向量的大小表示为(batch_size, embed...
1、BCEloss是可以处理多标签的，官方文档BCEWithLogitsLoss中描述说"In the case of multi-label classi...
换用其他的Loss函数的话,SVM就不再是SVM了。 知乎:正是因为HingeLoss的零区域对应的正是非支持向量的普通样本,从而所有的普通样本都不参与最终超平面的决定,这才是支持向量机最大的优势所在,对训练样本数目的依赖大大减少,而且提高了训练效率。 hinge loss是一个凸函数,很多常用的凸优化技术都可以使用。不过它是不...
换用其他的Loss函数的话,SVM就不再是SVM了。 知乎:正是因为HingeLoss的零区域对应的正是非支持向量的普通样本,从而所有的普通样本都不参与最终超平面的决定,这才是支持向量机最大的优势所在,对训练样本数目的依赖大大减少,而且提高了训练效率。 hinge loss是一个凸函数,很多常用的凸优化技术都可以使用。不过它是不...
1、 为 Paddle 新增 multi margin loss API 该项目为 Paddle 添加了关于计算 multimarginloss 的损失函数的 API,全部流程基于 python 开发。 2、任务介绍 该任务是第三期 paddle Hackathon 其中一项基础任务,丰富和完善飞桨的计算损失函数的 API。作为一个基础任务,开发的难度也较其他的高级任务容易上手。在此也希...
Ranking Loss 函数:度量学习(Metric Learning) 交叉熵和MSE的目标是去预测一个label,或者一个值,又或者或一个集合,不同于它们,Ranking Loss的目标是去预测输入之间的相对距离,这个任务也被通常称为度量学习(Metric Learning)。 Ranking Loss函数通常都非常会随着训练数据的变化而变化,我们只是需要得到一个数据之间度量...
要使用 Ranking Loss 函数,我们首先要定义特征抽取器,它能从 2 个或 3 个样本中抽取表征样本的 embedding;接着我们定义一个能度量他们相似度的函数,如欧拉距离;最后,我们训练特征抽取器,在相似样本的条件下,所产生出的 embeddings 的距离相近,反之对于不相似的样本,它们的距离较远。
1. Large Margin Softmax Loss 这就是你提到的那篇文章的核心。它的目标是让深度学习模型学到更加区分...