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 ...
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...
Contrastive Loss是来自Yann LeCun的论文Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping,目的是增大分类器的类间差异。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。
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...
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...
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...
(1)contrastive loss:输入是两个(组)样本,计算loss时,需要区分两个样本是否属于同类,若属于同类(相似),loss等于距离的值,若不属于同类(不相似)并且距离大于m,loss的值忽略不计(样本易分,不关注),否则等于m减去两个样本的距离。 (2)triplet loss:输入是三个(组)样本,当与负样本距离大于正样本,并且差值大于m...
Contrastive Loss 针对上面这个问题,孪生网络被提出,大致结构如下所示: 然后孪生网络一般就使用这里要介绍的 Contrastive Loss 作为损失函数,这种损失函数可以有效的处理这种网络中的成对数据的关系。 Contrastive Loss 的公式如下: 其中W是网络权重,Y是成对标签,如果X_1,X_2这对样本属于同一个类,则Y=0,属于不同类...
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...
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...