keras自定以Layer层

Butertfly

于 2018-10-11 16:49:04 发布

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分类专栏：人工智能

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本文介绍了一种深度学习中用于人脸识别的三元组损失函数的实现方法，通过构建一个包含锚点、正样本和负样本的输入网络，使用Keras框架实现了三元组损失层，该层计算并最小化锚点与正样本之间的距离，同时最大化锚点与负样本之间的距离，以提高模型的判别能力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

from keras import backend as K
from keras.models import Model
from keras.layers import Layer

in_a = Input(shape=(96, 96, 3))
in_p = Input(shape=(96, 96, 3))
in_n = Input(shape=(96, 96, 3))

emb_a = nn4_small2(in_a)
emb_p = nn4_small2(in_p)
emb_n = nn4_small2(in_n)


class TripletLossLayer(Layer):
    def __init__(self, alpha, **kwargs):
        self.alpha = alpha
        super(TripletLossLayer, self).__init__(**kwargs)

    def triplet_loss(self, inputs):
        a, p, n = inputs
        p_dist = K.sum(K.square(a - p), axis=-1)
        n_dist = K.sum(K.square(a - n), axis=-1)
        return K.sum(K.maximum(p_dist - n_dist + self.alpha, 0), axis=0)

    def call(self, inputs, **kwargs):
        loss = self.triplet_loss(inputs)
        self.add_loss(loss)
        return loss


triplet_loss_layer = TripletLossLayer(alpha=0.2, name='triplet_loss_layer')([emb_a, emb_p, emb_n])

nn4_small2_train = Model([in_a, in_p, in_n], triplet_loss_layer)