\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...
从三角不等式到Margin Softmax 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,...
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 ...
交叉熵损失与softmax一起使用可以说是CNN中最常用的监督组件之一。 尽管该组件简单而且性能出色, 但是它只要求特征的可分性, 没有明确鼓励网络学习到的特征具有类内方差小, 类间方差大的特性。 该文中,作者提出了一个广义的 large margin softmax loss(L-Softmax),是large margin系列的开篇之作. 它明确地鼓励...
Code Latest commit Cannot retrieve latest commit at this time. 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. ...
本发明公开了一种基于联合注意力机制孪生MarginSoftmax网络的行人重识别方法.首先提出一个具有空间通道联合注意力机制的AAMSoftmax识别模型,将局部特征和全局特征进行结合,并将度量学习融于分类中,有利于提升特征的辨别力.然后提出一个结合识别损失和验证损失的孪生MarginSoftmax网络,将训练好的AAMSoftmax识别模型作为两...
博客原文:http://www.miaoerduo.com/deep-learning/基于caffe的large-margin-softmax-loss的实现(中).html 四、前馈 还记得上一篇博客,小喵给出的三个公式吗?不记得也没关系。 这次,我们要一点一点的通过代码来实现这些公式。小喵主要是GPU上实现前后馈的代码,因为这个层只是用来训练,GPU速度应该会快一点。
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”...
Additive-Margin-Softmax This is the implementation of paper <Additive Margin Softmax for Face Verification> Training logic is highly inspired by Sandberg'sFacenet, check it if you are interested. model structurecan be found at./models/resface.pyandloss headcan be found atAM-softmax.py ...
Soft-Margin Softmax for Deep Classification 来自 Semantic Scholar 喜欢 0 阅读量: 211 作者:X Liang,X Wang,L Zhen,S Liao,SZ Li 摘要: In deep classification, the softmax loss (Softmax) is arguably one of the most commonly used components to train deep convolutional neural networks (CNNs)....