softmax数值溢出 与 xent-loss问题 1.在阅读tensorflow源码的softmax实现过程中,可以看到它的实现有两个特殊地方: ①计算e指数的时候,所有logits都减去了每行的最大值 ②其softmax_op_functor.h中,可以看到根据传入的log参数不同分别有两种不同计算方法。log为true时,计算LogSoftmax,log为f
LABELS = torch.cat([torch.arange(BATCH_SZ) for i in range(2)], dim=0)LABELS = (LABELS.unsqueeze(0) == LABELS.unsqueeze(1)).float() #one-hot representationsLABELS = LABELS.to(DEVICE)def ntxent_loss(features, temp): """ NT-Xent Loss. Args: z1: The learned representat...
对比学习常用loss——InfoNCE [2] 其中q就是我们的样本A的特征,k+是正样本,k_i是其他样本。 具体使用的时候,最直接最简单粗暴的训练方式是:以采用一种数据扩增为例,一个batch为N的训练样本,通过数据扩增,变成了2N个样本,其中有1个正样本,2N-2个负样本。 常用的loss: NT-Xent loss,全称为Normalized Tempera...
1762 目标检测 模型数量 879 动作识别 模型数量 348 行人重识别 模型数量 203 图像聚类 模型数量 67 音乐自动标记 模型数量 3 使用「Normalized Temperature-scaled Cross Entropy Loss(NT-Xent)」的项目 C-BYOL (ResNet-50 2x, 1000 epochs) Kuang-Huei Lee 等5人 ...