Contrastive loss:我们介绍的loss都是在计算类别不同的两个(或者多个)数据点的特征嵌入表征。这个名字经常在成对样本的ranking loss中使用。但是我从没有在以三元组为基础的工作中使用这个术语去进行表达。 Triplet loss:这个是在三元组采样被使用的时候,经常被使用的名字。 Hinge loss:也被称之为max-margin objectiv...
本Ranking Loss被用于很多领域和神经网络任务中(如 孪生网络Siamese Nets 或 Triplet Nets),这也是它为什么拥有 Contrastive Loss、Margin Loss、Hinge Loss 或 Triplet Loss 等这么多名字的原因。 下面我就带大家彻底区分清楚这几种损失函数的...
Ranking loss: 这个名字主要是在搜索场景用,希望模型能能够以一定顺序rank item。 Margin Loss: 这个则是希望用margin去代表距离 。 Contrastive Loss: Triplet Loss: 通常是3塔结构 Hinge loss: 也是max-margin objective. 也是SVM 分类的损失函数。max{0,margin-(S(Q,D+)-S(Q,D-))} WRGP loss这个主要原理...
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,TripletRanking 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,然后把...
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 中使用它。 Triplet Loss:当使用triplet 三元组训练时,常作为 Loss 名称。
这种比较方法就是所谓的排名损失（Ranking Loss），它属于元学习领域，用于学习输入之间的相对距离。排名损失有许多同义词，如对比损失（Contrastive Loss）、边际损失（Margin Loss）、赫因损失（Hinge Loss）或三元损失（Triplet Loss）。排名损失广泛应用于二分类问题中，如确认输入是否为同一个人。损失函数...
不同名称的排名损失，如Contrastive Loss、Margin Loss、Triplet Loss与Hinge Loss，实际表达相似，但名称源自于不同的应用场景和设置。Siamese Network和Triplet Network分别适用于成对样本和三元组样本的排名损失。在多模态检索任务中，如图片和文本的跨模态检索，使用Triplet ranking loss训练模型。在训练数据...
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 中使用它。 Triplet Loss:当使用triplet 三元组训练时,常作为 Loss 名称。
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 中使用它。 Triplet Loss:当使用 triplet 三元组训练时,常作为 Loss 名称。
Ranking Loss函数的表述可以根据数据集的不同分为Pairwise和Triplet两种。Pairwise Loss使用正样本对和负样本对进行训练，通过设置正样本对之间的距离为0，负样本对的距离超过预设的margin，从而学习样本间的相对距离。Triplet Loss则使用包含锚样本、正样本和负样本的三元组进行训练，目标是使锚样本和负样本...