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, ((i...
,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...
对比损失(Contrastive Loss)是一种常用于训练相似度或距离度量的损失函数,尤其在诸如人脸识别、图像检索、推荐系统等任务中非常有效。其核心思想是,对于成对的样本(通常是正样本对和负样本对),通过减小正样本对之间的距离并增大负样本对之间的距离来优化模型。 2. 阐述PyTorch中如何实现对比损失 在PyTorch中,虽然标准...
根据上面的公式,Contrastive_loss的代码实现如下:(输入为一对图片input1, input2和标签y,y==1表示同一物体,y==0表示不同物体) class ContrastiveLoss(Function): def __init__(self, margin=1, size_average=True): super(ContrastiveLoss, self).__init__() ...
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。
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
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。
向量内积除以向量长度就是角度嘛。单位向量,长度都是1,所以,向量内积直接就是角度。L2 norm可以直接用pytorch的torch.nn.functional.normalize来实现。训练的时候,分类器上的cross entropy loss,embedding layer这里的contrastive loss一起上。测试的时候,embedding layer就被弃用了,走原本的测试流程就行。超参数...