在人脸识别与声纹识别这种度量学习算法中,算法的提高主要体现在损失函数的设计上,损失函数会对整个网络的优化有着导向性的作用。可以看到许多常用的损失函数,从传统的softmax loss到cosface, arcface 都有这一定的提高。 无论是SphereFace、CosineFace还是ArcFace的损失函数,都是基于Softmax loss来进行修改的。 1.Softm...
三元组损失对噪声数据很敏感,因此随机负采样会影响其性能。 三元组损失的性能很大程度上依赖于三元组采样策略。因此,存在大量的三元组损失的变体。这些变体采用相同的三元组损失函数,但是具有不同的三元组抽样策略。在原始的三元组损失中,从训练数据集中随机抽取三元组样本。...
深度度量学习(deep metric learning)是度量学习的一种方法,它的目标是学习一个从原始特征到低维稠密的向量空间(称之为嵌入空间,embedding space)的映射,使得同类对象在嵌入空间上使用常用的距离函数(欧氏距离、cosine距离等)计算的距离比较近,而不同类的对象之间的距离则比较远。深度度量学习在计算机视觉领域取得了非常...
基本思想:区别于 Contrastive loss 通过一对样本构造 Pairwise Ranking Loss,Triplet loss 通过一个三元组 [公式] 来构造损失函数;选择一个样本 embdding 作为 anchor,找到该样本的同类 embdding 作为 positive,找到不同于该样本类别的 embdding作为negative,目标函数是使得<anchor, positive>之间距离小于<anchor, nega...
在人脸识别与声纹识别这种度量学习算法中,算法的提高主要体现在损失函数的设计上,损失函数会对整个网络的优化有着导向性的作用。可以看到许多常用的损失函数,从传统的softmax loss到cosface, arcface 都有这一定的提高。 无论是SphereFace、CosineFace还是ArcFa...
很多深度度量学习的损失函数构建在样本对 ( pair ) 或者样本三元组 ( triplet ) 之上,因而样本空间的量级 ( O ( N2) 或者 O ( N3) ) 非常大。一般而言,模型在训练过程中很难穷举学习所有的样本对;并且大多数样本对或者样本三元组的信息量是很小的,尤其在模型训练的后期,这些样本对或者样本三元组上梯度值...
融合多种损失函数:在某些情况下,可以融合多种损失函数来优化模型性能。例如,结合Softmax Loss和Center Loss可以在保证类别可分性的同时,实现类内紧凑和类间分离。 结论 度量学习中的损失函数是模型训练和性能优化的关键组成部分。通过深入理解常见损失函数的特点和应用场景,并结合实际应用中的实践经验,我们可以选择合适的...
深度学习中的排序任务依赖于高效的度量学习(ML)方法，特别是通过各种损失函数来优化对象嵌入的相似性。本文重点概述了几种关键的损失函数，如对比损失、三元组损失、N-pairs损失和Angular损失，它们在检索网络中发挥着核心作用。对比损失是最基础的排序方法，通过对比相似点和不同点的欧氏距离来训练模型，形成...
深度学习中的度量学习,特别是通过排序损失来优化对象嵌入学习,对于搜索和索引至关重要。本文概述了不同著名损失函数的公式和应用场景，包括对比损失、三元组损失、N-pairs损失和Angular损失。1. 对比损失对比损失是最基础的排序方式，通过最大化同一类内嵌入的相似度和不同类间的距离。尽管简单，但它在大...
损失函数(Loss Function): 是定义在单个样本上的,是指一个样本的误差,度量模型一次预测的好坏。 代价函数(Cost Function): 又叫成本函数,经验风险(empirical risk)【局部】,基于训练集所有样本点损失函数的平均最小化。经验风险是局部最优,是现实的可求的。