11.MultiLabelMarginLoss 12.SmoothL1Loss 13.SoftMarginLoss 14.MultiLabelSoftMarginLoss 15.CosineEmbeddingLoss 16.MultiMarginLoss 17.TripletMarginLoss 18.CTCLoss 请运行配套代码,代码中有详细解释,有手动计算,这些都有助于理解损失函数原理。 本小节配套代码: /Code/3_optimizer/3_1_lossFunction 1.L1loss ...
TripletMarginLoss源码 at::pairwise_distance是距离计算函数,首先计算出了anchor与正类和负类的距离。然后根据参数swap,来确定是否考虑正类和负类之间的距离。最后output就是按照公式进行计算,下面是numpy的对应代码 defnp_triplet_margin_loss(anchor, postive, negative, m...
三元组损失(TripletMarginLoss)是一种用于训练嵌入模型的损失函数,用于学习具有良好特征表示的嵌入空间。它鼓励使同一类别的样本在嵌入空间中更接近,而不同类别的样本在嵌入空间中更远离。 和孪生网络相似,具体例子:给一个A,然后再给B、C,看看B、C谁和A更像。 数学公式:TripletMarginLoss = max(d(a, p) - d...
print('MarginRankingLoss损失函数的计算结果为',output) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. MarginRankingLoss损失函数的计算结果为 tensor(0.7740, grad_fn=<MeanBackward0>) 1. 1.9 多标签边界损失函数 torch.nn.MultiLabelMarginLoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 1. 功能:对于多标签...
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,默认为2
16.MultiMarginLoss 17.TripletMarginLoss 18.CTCLoss 请运行配套代码,代码中有详细解释,有手动计算,这些都有助于理解损失函数原理。本小节配套代码:/Code/3_optimizer/3_1_lossFunction 1.L1loss class torch.nn.L1Loss(size_average=None, reduce=N...
nn.MultiMarginLoss(p=1,margin=1.0,weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 主要参数: p:可选1或2 weight:各类别的loss设置权值 margin:边界值 reduction:计算模式none/sum/mean 图8 MultiMarginLoss计算原理 15、nn.TripletMarginLoss 功能:计算三元组损失,人脸验证中常用。 通过学...
计算TripletMarginLoss时，如果使用PyTorch1.2中的维度参数，则将嵌入向量的大小表示为(batch_size, ...
21nn.TripletMarginLoss三元损失多分类用于测量给定输入张量的三元组损失 x1、x2、x3和值大于0的边距 22...
主要涉及到L1 loss、L2 loss、Negative Log-Likelihood loss、Cross-Entropy loss、Hinge Embedding loss、Margin Ranking Loss、Triplet Margin loss、KL Divergence. 损失函数分类与应用场景 损失函数可以分为三类:回归损失函数(Regression loss)、分类损失函数(Classification loss)和排序损失函数(Ranking loss)。