Constrastive Loss Layer. 限于 Pairwise Ranking Loss 计算. 例如,可以用于训练 Siamese 网络。 PyCaffe Triplet Ranking Loss Layer. 用来训练 triplet 网络,by David Lu。 PyTorch CosineEmbeddingLoss. 使用余弦相似度的 Pairwise Loss。输入是一对二元组,标签标记它是一个正样本对还是负样本对,以及边距 margin。
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...
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...
TripletMarginWithDistanceLoss(distance_function=l_infinity, margin=1.5) output = triplet_loss(anchor, positive, negative) print(output.item()) # Custom Distance Function (Lambda) triplet_loss = nn.TripletMarginWithDistanceLoss( distance_function=lambda x, y: 1.0 - F.cosine_similarity(x, y)) ...
PyCaffe Triplet Ranking Loss Layer. 用来训练 triplet 网络,by David Lu。 PyTorch CosineEmbeddingLoss. 使用余弦相似度的 Pairwise Loss。输入是一对二元组,标签标记它是一个正样本对还是负样本对,以及边距 margin。 MarginRankingLoss. 同上, 但使用欧拉距离。
刚看完《Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization》,随手写了一个overview。 一句话总结这篇paper干了什么事情--- "an unified perspective of learning with class-level labels and learning with pairwise-level labels". 如...
CosineEmbeddingLoss. 使用余弦相似度的 Pairwise Loss。输入是一对二元组,标签标记它是一个正样本对还是负样本对,以及边距 margin。 MarginRankingLoss. 同上, 但使用欧拉距离。 TripletMarginLoss. 使用欧拉距离的 Triplet Loss。 TensorFlow contrastive_loss. Pairwise Ranking Loss. ...
CosineEmbeddingLoss. 使用余弦相似度的 Pairwise Loss。输入是一对二元组,标签标记它是一个正样本对还是负样本对,以及边距 margin。 MarginRankingLoss. 同上, 但使用欧拉距离。 TripletMarginLoss. 使用欧拉距离的 Triplet Loss。 TensorFlow contrastive_loss. Pairwise Ranking Loss. ...
Loss function: The cost function for Triplet Loss is as follows: L(a, p, n) = max(0, D(a, p) — D(a, n) + margin) where D(x, y): the distance between the learned vector representation of x and y. As a distance metric L2 distance or (1 - cosine similarity) can be used...
Finally, the outputs of the triplet loss network are compared using cosine similarity measure for face verification. By projecting the feature maps of the triplet loss network into attention maps on the 3D face sequences, we are able to detect the space-time patterns that contribute most to ...