ntxent损失函数 NT-Xent损失函数是对比学习中常用的损失函数，也叫做归一化温度缩放交叉熵损失函数。该损失函数主要用于度量学习中，学习某对象的向量表示，比如图像/文本等。 NT-Xent损失函数是从InfoNCEloss衍生出来的，其特点是分子部分鼓励正样本之间相似性越大越好，分母部分鼓励负样本之间相似性越小越好。
对比损失函数，也称为归一化温度标度交叉熵损失 (NT-Xent)，是 SimCLR 的一个关键组成部分，它鼓励模型学习相同图像的相似表示和不同图像的不同表示。NT-Xent 损失是使用一对通过编码器网络传递的图像的增强视图来计算的，以获得它们相应的表示。 对比损失的目标是鼓励同一图像的两个增强视图的表示相似，同时迫使不...
问NT_Xent对比损失函数的Tensorflow实现？EN正如您所看到的，我基本上已经将numpy函数换成了TF等效项。值...
6. NT-Xent 损失 Normalized Temperature-scaled Cross-Entropy 或 NT-Xent 损失是多类 N 对损失的修改,增加了温度 (T) 参数。它在数学上表示如下: “sim(.)”表示余弦相似度函数,“z_i”和“z_j”分别是样本“s_i”和“s_j”的编码特征。 上面的等式显示了自监督学习中使用的 NT-Xent 损失的表达式。
这样一来,我们就可以画出 NT-Xent 函数的判别边界如下: ▲这个图其实说明的是对于每个anchor,正样本和负样本的相似性度量之间的关系。橙色区域是优化的方向。 对于传统的 NT-Xent 目标函数,由于缺乏一个较大的决策 margin,因此决策边缘微小的扰动都可能错误决策。为了克服这个问题,作者提出了一个新的目标,即通过增...
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模型数量 1762 目标检测 模型数量 879 动作识别 模型数量 348 行人重识别 模型数量 203 图像聚类 模型数量 67 音乐自动标记 模型数量 3 使用「Normalized Temperature-scaled Cross Entropy Loss(NT-Xent)」的项目 C-BYOL (ResNet-50 2x, 1000 epochs) ...
Activity Recognition71.59% Usage Over Time Proportion of Papers (Quarterly) NT-XentFocal LossCycle Consistency LossTriplet LossGAN Least Squares LossInfoNCE 2019202020212022202320242025 00.000250.00050.000750.001 This feature is experimental; we are continuously improving our matching algorithm. ...