,类内距离和类间距离很接近,但是存在一个margin(α),比较容易优化。 PyTorch中的Triplet-Loss接口: CLASS torch.nn.TripletMarginLoss(margin=1.0, p=2.0, eps=1e-06, swap=False, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 1. 2. 参数: margin(float) – 默认为1 p(int) – norm degree,...
在forward方法中,我们通过输入的两个样本分别经过子网络,得到它们的特征表示。 步骤3:定义Contrastive Loss函数 接下来,我们需要定义Contrastive Loss函数。Contrastive Loss可以使用欧式距离或余弦距离来度量样本之间的相似性。这里我们使用欧式距离作为度量方式,并定义ContrastiveLoss类来计算损失。具体代码如下: importtorch.n...
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = Contrastive().to(device) criterion = nn.CosineEmbeddingLoss(margin=0.5) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)num_epochs= 10 for epoch in range(num_epochs): for i, ((image...
Siamese的网络定义与LeNet模型基本一致,唯一不同的是把生成10个数字类别概率的顶层替换为生成二维向量的特征层,最后损失函数换为对比损失函数(Contrastive_loss)(很忧伤,该损失函数在PyTorch中暂时没有实现)。因此需要自己实现Contrastive_loss层。 Contrastive_loss函数定义 首先,理解caffe中Siamese网络如和实现的。contrast...
孪生网络的loss有多种选择: Contrastive Loss(传统的Siamese使用); Triplet loss(详见Deep metric learning using Triplet network); Softmax loss:将问题转换成二分类问题,即将两个输出的绝对差值映射到一个结点上; 其他损失,比如cosine loss,exp function,欧氏距离等等。
loss = loss_fun(anchor_feature, positive_feature, negative_feature) loss.backward() optimizer.step() 以上只是训练的代码,除了三元组损失以外,还有类似的对比损失(contrastiveloss) 可以使用,如果你对这个比较感兴趣,可以在我们的公众号中找到代码。
loss = loss_fun(anchor_feature, positive_feature, negative_feature) loss.backward() optimizer.step() 以上只是训练的代码,除了三元组损失以外,还有类似的对比损失(contrastive loss) 可以使用,如果你对这个比较感兴趣,可以在我们的公众号找到代码。
loss.backward() optimizer.step() 以上只是训练的代码,除了三元组损失以外,还有类似的对比损失(contrastiveloss) 可以使用,如果你对这个比较感兴趣,可以在这里找到代码。 https://github.com/adambielski/siamese-triplet/blob/master/losses.py 作者:Nandhini ...
以上只是训练的代码,除了三元组损失以外,还有类似的对比损失(contrastiveloss) 可以使用,如果你对这个比较感兴趣,可以在这里找到代码。 https://github.com/adambielski/siamese-triplet/blob/master/losses.py
Contrastive loss function. Based on: """ definit(self, margin=2.0): super(ContrastiveLoss, self).init() self.margin = margin def forward(self, output1, output2, label): euclidean_distance = F.pairwise_distance(output1, output2)