孪生网络,又称Siamese Network,是一种特殊的神经网络架构。它的名字来源于十九世纪泰国的一对连体婴儿“暹罗双胞胎”(Siamese twins),这对双胞胎因其特殊的生理特征而成为全球关注的焦点,进而成为“连体”或“孪生”的代名词。在深度学习领域,孪生网络通过两个或多个共享相同参数和权重的子网络,对输入数据进行处理,从而...
不过本文和下一篇的代码都是以siamese network为核心,backbone也以CNN卷积网络和图像展开。 2.3 三胞胎 既然有了二胞胎的网络,当然也有三胞胎,叫做Triplet network《Deep metric learning using Triplet network》。据说效果已经好过Siamese network了,不知道有没有四胞胎和五胞胎。 3 损失函数 分类任务常规使用softmax加...
在caffe的孪生神经网络(siamese network)中,采用的就是Contrastive loss,对应的层是Contrastive_loss_layer; 目的:验证一对输入是否为同类; 代表两个样本特征的欧氏距离,y为两个样本是否匹配的标签,y=1代表两个样本相似或者匹配; 观察函数表达式可以发现,这一损失函数既可用于样本的匹配程度,也可以用于训练以提取特征...
fine-tune阶段的损失函数如下: 训练阶段使用Hinge loss,fine-tune阶段使用MSE。 训练时,每次从图像中随机提取224*224或者227*227大小的图像块。和AlexNet、VGG16有关。在训练Siamese network时,初始的learning rate 是1e-4;fine-tuning是初始的learning rate是1e-6,每隔10k步,rate变成原来的0.1倍。训练50k次。测试...
连体类神经网络,可以用于衡量两个输入的相似性。其中,siamese network用于处理两个输入“比较类似”的情况,pseudo siamese network用于处理两个输入“有一定差别”的情况。 连体类神经网络,通常采用contrastive loss作为损失函数。 contrastive loss定义如下: L=12N∑n=1Nyd2+(1−y)max(margin−d,0)2 ...
network中一般使用ContrastiveLoss作为损失函数,这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paireddata的关系。siamesenetwork-孪生神经网络contrastiveloss的表达式如下:其中d=||an-bn||2,代表两个样本的欧式距离,y为两个样本是否匹配的标签,y=1代表两个样本相似或者匹配,y=0则代表不匹配,margin为设定的阈值。这种损失...
传统的Siamese Network使用Contrastive Loss。损失函数还有更多的选择,Siamese Network的初衷是计算两个输入的相似度,。左右两个神经网络分别将输入转换成一个"向量",在新的空间中,通过判断cosine距离就能得到相似度了。Cosine是一个选择,exp function也是一种选择,欧式距离什么的都可以,训练的目标是让两个相似的输入距离...
siamese network的输入是两个经过network表示后的向量,在新的向量空间中,只要能判断两个向量的距离,让同类的距离越小,异类的距离越大就能达到目的。所以这里的距离可以有很多,比如欧式距离,余弦距离,指数距离都可以。传统的siamese network使用对比损失函数(Contrastive Loss)[2]。
训练阶段使用Hinge loss,fine-tune阶段使用MSE。 训练时,每次从图像中随机提取224*224或者227*227大小的图像块。和AlexNet、VGG16有关。在训练Siamese network时,初始的learning rate 是1e-4;fine-tuning是初始的learning rate是1e-6,每隔10k步,rate变成原来的0.1倍。训练50k次。测试时,随机在图像中提取30个图像...
传统的siamese network使用Contrastive Loss。损失函数还有更多的选择,siamese network的初衷是计算两个输入的相似度,。左右两个神经网络分别将输入转换成一个"向量",在新的空间中,通过判断cosine距离就能得到相似度了。Cosine是一个选择,exp function也是一种选择,欧式距离什么的都可以,训练的目标是让两个相似的输入距离...