Triplet Loss 原理 Triplet Loss是Google在2015年发表的FaceNet论文中提出的,论文原文见附录。Triplet Loss即三元组损失,我们详细来介绍一下。 Triplet Loss定义:最小化锚点和具有相同身份的正样本之间的距离,最小化锚点和具有不同身份的负样本之间的距离。 Triplet Loss的目标:Triplet Loss的目标是使得相同标签的特征在...
基本上,我们利用社交网络上的数据训练出来的文本图片检索自监督模型中,Triplet Ranking Loss 的结果要比 Cross-Entropy Loss 好很多。 results 使用Triplet Ranking Loss 而不是 Cross-Entropy Loss 或 Mean Square Error Loss 来预测文本的 embeddings 的另一个好处,是我们可以把预训练的文本 embeddings 固定住,然后...
使用Triplet Ranking Loss 而不是 Cross-Entropy Loss 或 Mean Square Error Loss 来预测文本的 embeddings 的另一个好处,是我们可以把预训练的文本 embeddings 固定住,然后把它们作为模型的 ground-truth。这允许我们先使用 RNN、LSTM 这些模型来处理文本语料,再和 CNN 一起进行训练,最终得到更好的数据表征。 类似...
Triplet Loss首次在FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering这篇论文中被提出,目的是使网络学到更好的人脸表征,即同一个人的不同输入通过网络输出的 表征间距离尽量小,不同人得到的 表征距离尽量大。 不同于Contrastive Loss,Triplet Loss构造了一个三元组计算损失。分别表示anchor,positive ...
Margin Loss:这个名字来自于它们的损失使用一个边距来衡量样本表征的距离。 Contrastive Loss:Contrastive 指的是这些损失是通过对比两个或更多数据点的表征来计算的。这个名字经常被用于 Pairwise Ranking Loss,但我从未见过在 Triplets 中使用...
Contrastive Loss:Contrastive 指的是这些损失是通过对比两个或更多数据点的表征来计算的。这个名字经常被用于Pairwise Ranking Loss,但我从未见过在 Triplets 中使用它。 Triplet Loss:当使用triplet 三元组训练时,常作为 Loss 名称。 Hinge Loss:也称作最大化边距目标,常用于训练分类的 SVM 。它有类似的机制,即一直...
而 Triplet Loss 是在 FaceNet 论文中的提出来的,原文名字为:FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering,是对 Contrastive Loss 的改进。接下来就一起来看看这两个损失函数。论文原文均见附录。 问题引入 假设我们现在有 2 张人脸图片,我们要进行一个简单的对比任务,就是判断这两张人脸图片...
Contrastive Loss:Contrastive 指的是这些损失是通过对比两个或更多数据点的表征来计算的。这个名字经常被用于Pairwise Ranking Loss,但我从未见过在 Triplets 中使用它。 Triplet Loss:当使用triplet 三元组训练时,常作为 Loss 名称。 Hinge Loss:也称作最大化边距目标,常用于训练分类的 SVM 。它有类似的机制,即一直...
文章目录 1. Contrastive Loss (对比loss) 2. Triplet Loss(三元loss) 3. Focal Loss[5] 3.1 引申讨论:其他形式的Focal Loss 参考资料 本文记录一下三种常用的loss function:Contrastive Loss,Triplet Loss,Focal Loss。其中前面两个可以认为是ranking loss类型,Foc... ...
使用Contrastive Loss和Triplet Loss学习特征表达 在机器学习中,使用有监督学习方法计算输入样本 的特征向量时,通常会用到包含某种参数的模型 ,其中模型的参数为 。模型参数 可以通过训练得到,即在训练样本中最小化某种误差函数(Loss Function),并加上适当的正则项(Regularization Term)来避免过拟合(Overfitting)的情况...