ranking loss在很多不同的领域,任务和神经网络结构(比如siamese net或者Triplet net)中被广泛地应用。其广泛应用但缺乏对其命名标准化导致了其拥有很多其他别名,比如对比损失Contrastive loss,边缘损失Margin loss,铰链损失hinge loss和我们常见的三元组损失Triplet loss等。 本文翻译自gombru.github.io/2019/0,如有谬误...
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...
和Siamese 网络的思想一致,但 Triplet 网络拥有 3 个分支(3 个共享参数的 CNN),模型的输入为 1 个正样本、1个负样本以及对应的锚样本,并使用 Triplet Ranking Loss 来训练它。对于锚图片来说,可以让模型同时学到相似图片和不相似图片的差异。 在Triplet 网络中,因为相同的 CNN 要产生 3 个元素的表征,我们可...
和Siamese 网络的思想一致,但 Triplet 网络拥有 3 个分支(3 个共享参数的 CNN),模型的输入为 1 个正样本、1个负样本以及对应的锚样本,并使用 Triplet Ranking Loss 来训练它。对于锚图片来说,可以让模型同时学到相似图片和不相似图片的差异。 在Triplet 网络中,因为相同的 CNN 要产生 3 个元素的表征,我们可...
triplet_loss_multimodal 在该例子中,我们仅仅训练图片的表达,即 CNN 网络,用来表示第张图片,表示 CNN,、分别表示 Glove 空间中的正、负文本表达的 embedding,可以写成: 我们用该例子对 Triplet Ranking Loss 和 Cross-Entropy Loss 做了些...
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...
triplet_loss_multimodal 在该例子中,我们仅仅训练图片的表达,即 CNN 网络,用 来表示第 张图片, 表示 CNN,、 分别表示 Glove 空间中的正、负文本表达的 embedding,可以写成: 我们用该例子对 Triplet Ranking Loss 和 Cross-Entropy Loss 做了些量化对比,这里我不打算继续展开,但你可以从这篇(论文(https://ar...
triplet_loss_multimodal 在该例子中,我们仅仅训练图片的表达,即 CNN 网络,用 来表示第 张图片, 表示 CNN,、 分别表示 Glove 空间中的正、负文本表达的 embedding,可以写成: 我们用该例子对Triplet Ranking Loss和Cross-Entropy Loss做了些量化对比,这里我不打算继续展开,但你可以从这篇(论文(https://arxiv.org...
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。在训练数据中，图片与文本的对应标注用于学习特征空间，使图片和文本特征在空间中接近，从而实现跨模态检索任务。在深度学习框架如Caffe、PyTorch和TensorFlow中，可利用特定层实现排名损失。实验结果显示，使用Triplet ranking ...
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...