Moreover, the margin parameter is often determined by experience and remains unchanged during the training process. To overcome the above limitations, we propose the soft margin triplet-center loss, which replaces the margin with the nonparametric soft margin. Furthermore, we combined the proposed ...
核心内容可以看下图: 详细了解可以参看:损失函数改进之Large-MarginSoftmaxLoss2、CenterLossECCV2016提出的centerloss是通过将特征和特征中心的距离和softmaxloss一同作为损失函数,使得类内距离更小 caffe详解之损失函数 【转】Caffe中的损失函数解析 导言 在有监督的机器学习中,需要有标签数据,与此同时,也需要有对应的...
过去,针对class-level label,默认用softmax-CrossEntropy计算损失;针对pairswise-level label,默认用triplet loss计算损失。 现在,针对这两种情况,都可以用一种损失函数,即circle loss。实践表明,circle loss的效果比上面两者都秀。 circle loss API 变量说明 ...
有研究者提出了对比损失函数(Contrastive Loss) 和三元组损失函数(Triplet Loss)。但它们需要精心设计的样本对或三元组,计算复杂度高,训练困难。 L-Softmax损失函数(Large-Margin Softmax Loss)通过引入可调节的角度间隔,增强了特征的类内紧凑性和类间可分性。 通过调整参数m ,可以控制学习目标的难度,避免过拟合,同...
近期,人脸识别研究领域的主要进展之一集中在了 Softmax Loss 的改进之上;在本文中,旷视研究院(上海)(MEGVII Research Shanghai)从两种主要的改进方式——做归一化以及增加类间 margin——展开梳理,介绍了近年来基于Softmax的Loss的研究进展。
人脸识别中Softmax-based Loss的演化史 旷视科技 近期,人脸识别研究领域的主要进展之一集中在了 Softmax Loss 的改进之上;在本文中,旷视研究院(上海)(MEGVII Research Shanghai)从两种主要的改进方式——做归一化以及增加类间 margin——展开梳理
近期,人脸识别研究领域的主要进展之一集中在了 Softmax Loss 的改进之上;在本文中,旷视研究院(上海)(MEGVII Research Shanghai)从两种主要的改进方式——做归一化以及增加类间 margin——展开梳理,介绍了近年来基于 Softmax 的 Loss 的研究进展。 目录目录 ...
Triplet Loss 使用的是相对约束,对于特征的绝对分布没有添加现实的约束,所以还经常将 Triplet Loss 和 Softmax Loss 结合起来,效果也会进一步提升。 图c 则是本文的 Sphere Loss,将特征映射到一个高维球面上,具体的公式如下: 将权重向量和特征向量都进行归一化消除模的影响,并引入一个温度参数 s,控制 softmax 的...
而且,不仅有 margin softmax,还有 center loss,还有 triplet loss 的一些改进版本等等。 am-softmax 我不是做图像的,因此人脸识别的故事我就讲不下去了,还是回到本文的正题。上面说到人脸识别不能用纯粹的 softmax 分类,必须要用 margin softmax,而因为句子相似度模型和人脸识别模型的相似性,告诉我们句子相似度...
人脸识别领域中,很多类似的 loss 被提出来,它们都是针对上述分类问题与排序问题的不等价性设计出来的,比如 a-softmax、am-softmax、aam-softmax等,它们都统称 margin softmax。而且,不仅有 margin softmax,还有 center loss,还有 triplet loss 的一些改进版本等等。