\lambda越大其类内紧凑,类间间隔更加大 对Margin-Softmax总结一下: 找一个中间值,以下Margin-Softmax的主要思想,其代表的几个方法和具体形式。 2、第二类的间隔损失函数的代表是:Virtual-Sofemax 还有没有其他形式的Margin-Softmax呢? 3、第三类的代表 center Loss 该论文主要是在原来的损失函数基础上加了一个...
英文较好的同学可以看看我的论文作为参考:[1801.05599] Additive Margin Softmax for Face Verification。 在了解如何引入margin之前,我们首先要知道为何要加margin。在SVM时代,margin (以下称作间隔)被认为是模型泛化能力的保证,但在神经网络时代使用的最多的损失函数 Softmax交叉熵损失中并没有显式地引入间隔项。从第...
在《基于 GRU 和 am-softmax 的句子相似度模型》中我们介绍了 AM-Softmax,它是一种带 margin 的 softmax,通常用于用分类做检索的场景。当时通过图示的方式简单说了一下引入 margin 是因为“分类与排序的不等价性”,但没有比较定量地解释这种不等价性的来源。 在这篇文章里,我们来重提这个话题,从距离的三角不...
原始的softmax loss函数为: f表示的是最后一个全连接层的输出(fi表示的是第i个样本),Wj表示的是最后全连接层的第j列。WyiTfi被叫做target logit 在A-softmax损失函数中,则是会对权重向量进行归一化,即||Wi|| = 1,并将target logit从 ||fi||cos(θyi) 改成 ||fi||ψ(θyi): m通常是一个比1大...
ADDITIVEMARGINSOFTMAX 在我们的方法中定义: 其与A-Softmax中定的m的效果类似,可以达到减小对应标签项的概率,增大损失的效果,因此对同一类的聚合更有帮助 对权重和特征都进行归一化,添加一个归一化层在全连接层后面: 所以前向传播只用计算: 然后根据NormFace中的概念使用一个超参数s来scale这个cosine值,最后损失函数...
其实最初版本的 Large Margin Softmax 就在分类任务上做了实验，我后来搞 NormFace 的时候也跑了一下 ...
这里的Li就是 L-softmax loss 的定义，可以回答题主的第二个问题 “ψ(x)是怎样加入L-Softmax的”...
Therefore, we propose an Ensemble Maximum-Margin Softmax (EMMS) method to construct a robust generalization that yields reliable models. Specifically, EMMS is designed to address the limitation in maximum-margin methods and induce high-density discriminative features for clean and adversarial settings. ...
History 14 Commits README.md margin_softmax.py sent_sim.py Repository files navigation README Keras implement of AM-Softmax, AAM-softmax, and so on. An semantic similarity model with GRU + AM-Softmax. https://kexue.fm/archives/5743 ...
为了GST分析的目的,将考虑类指数,因为所有负类指数在方程中没有Margin。于是normalized softmax loss的GST为: 因为和=s。所以CosFace的GST同样也是: 通过定义和=s。所以ArcFace的GST如下: 因为GST是和m的函数,就像在等式中一样、可以用它根据样本的困难成都来控制对样本的强调,即训练期间的。