Ranking Loss被用于很多领域和神经网络任务中(如Siamese Nets或 Triplet Nets),这也是它为什么拥有 Contrastive Loss、Margin Loss、Hinge Loss或 Triplet Loss 等这么多名字的原因。 Ranking Loss 函数:度量学习 像Cross-Entropy Loss 或 Mean Squear Error Loss 这些 Loss 函数,它们的目的是为了直接预测一个标签或一...
深度学习中的Triplet Loss是在这两篇文章中提出的Learning Fine-grained Image Similarity with Deep Ranking和FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering. 这个github链接包含了一些用交叉熵、Pairwise Ranking Loss 和 Triplet Ranking Loss训练出来的有意思的效果图。 Ranking Losses的其他名字 R...
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 Lo...
机器学习中 margin loss 、hinge loss 和 ramp loss 的区别 对分类问题,设y∈{−1,1}y∈{−1,1},sign(f(x))sign(f(x))代表分类器, 定义z=yf(x)z=yf(x)为 margin 值。 一般来说, margin loss function 代表只需输入 margin 值即可输出 loss 的 function. 也即ℓ:R→Rℓ:R→Ror...
一般来说, margin loss function 代表只需输入 margin 值即可输出 loss 的 function. 也即ℓ:R→Rℓ:R→Rorℓ(y,f(x))≜ℓ(yf(x))ℓ(y,f(x))≜ℓ(yf(x)), 常见的 loss 都可写成 margin loss 的这种形式,例如: 0-1 loss (PAC analysis)1{z≤0}logistic loss (Logistic Regression...
回归损失函数2 : HUber loss,Log Cosh Loss,以及 Quantile Loss 2019-12-17 15:27 −均方误差(Mean Square Error,MSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE) 是回归中最常用的两个损失函数,但是其各有优缺点。为了避免MAE和MSE各自的优缺点,在Faster R-CNN和SSD中使用$\text{Smooth} L_1$损失函数,当...
损失函数:Hinge Loss(max margin),HingeLoss简介HingeLoss是一种目标函数(或者说损失函数)的名称,有的时候又叫做max-marginobjective。其最著名的应用是作为SVM的目标函数。其二分类情况下,公式如下: l(y)=max(0,1−t⋅y)其中,y是预测值(-1到1之间),t为目
这种比较方法就是所谓的排名损失（Ranking Loss），它属于元学习领域，用于学习输入之间的相对距离。排名损失有许多同义词，如对比损失（Contrastive Loss）、边际损失（Margin Loss）、赫因损失（Hinge Loss）或三元损失（Triplet Loss）。排名损失广泛应用于二分类问题中，如确认输入是否为同一个人。损失函数...
不同名称的排名损失，如Contrastive Loss、Margin Loss、Triplet Loss与Hinge Loss，实际表达相似，但名称源自于不同的应用场景和设置。Siamese Network和Triplet Network分别适用于成对样本和三元组样本的排名损失。在多模态检索任务中，如图片和文本的跨模态检索，使用Triplet ranking loss训练模型。在训练数据...
Hinge Loss简介 Hinge Loss是⼀种⽬标函数（或者说损失函数）的名称，有的时候⼜叫做max-margin objective。其最著名的应⽤是作为SVM的⽬标函数。其⼆分类情况下，公式如下：l(y)=max(0,1−t⋅y)其中，y是预测值（-1到1之间），t为⽬标值（±1）。其含义为，y的值在-1到1之间就可以了，...