三元损失英文版

最新推荐文章于 2025-12-23 23:05:49 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-23 23:05:49 发布 · 236 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习

这篇博客深入探讨了triplet loss的概念，并重点介绍了批量全策略在训练深度学习模型时如何有效利用triplet loss。作者阐述了该策略如何改进相似性和不相似性样本的选择，从而提高模型在人脸识别、内容检索等任务上的性能。

https://omoindrot.github.io/triplet-loss#batch-all-strategy

三元损失（Triplet Loss）详解
超大青花鱼的博客
10-19 2224
三元损失（Triplet Loss）是一种广泛应用于度量学习（Metric Learning）中的损失函数，尤其在人脸识别、图像检索等任务中表现优异。三元损失的基本思想是通过定义一个锚点样本（Anchor）、一个正样本（Positive）和一个负样本（Negative）来引导神经网络学习，使得在特征空间中锚点样本与正样本的距离小于锚点样本与负样本的距离。
PyTorch实现三元组损失Triplet Loss
qq_36892712的博客
05-17 1624
三元组损失（Triplet Loss）是深度学习中用于学习特征表示的重要损失函数，最初在FaceNet论文中提出，后被广泛应用于人脸识别、行人重识别（ReID）等任务。其核心思想是通过锚点样本（Anchor）、**正样本（Positive）和负样本（Negative）**的三元组，让同类样本的特征距离更近，不同类样本的特征距离更远。margin：间隔参数，控制正负样本对之间的最小距离：PyTorch内置的排序损失函数。
022方阵的迹对矩阵求导
学问思辨行
09-29 837
tr(A)tr(A)tr(A) 表示对方阵A进行求迹运算，即方阵A的所有主对角线元素之和，结果为标量。 方阵的迹对矩阵求导 ddX[tr(XB)]=ddX[tr((XB)T)]=BT \frac d {dX} \big[tr(XB) \big] = \frac d {dX} \big[tr \big( (XB)^T \big) \big] = B^T dXd​[tr(XB)]=dXd​[tr((...
内集理论是处理非标准分析的新方法
袁萌专栏
01-23 1982
内集理论是处理非标准分析的新方法  1977年，Nenlson（1932-2014）给自己的 代表作起了这个古怪的名字。原文如下： Nenlson E., “Internal set theory. A new approach to nonstandard analysis,” Bull. Amer. Math. Soc., 83, No. 6, 11...
POJ 百练 2965: 玛雅历
youyang1991的专栏
08-28 1万+
注意： 月份是days%13+1，不是(days%260)/13+1。很容易出错的。  时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 上周末，M.A. Ya教授对古老的玛雅有了一个重大发现。从一个古老的节绳（玛雅人用于记事的工具）中，教授发现玛雅人使用了一个
Xajax中文手册
顺顺利利的专栏
08-22 2098
什么是xajax? xajax如何工作? 为什么我要使用xajax代替其他PHP的Ajax库? 如何在我的PHP脚本之中使用xajax? 如何异步更新内容? 如何异步处理表单数据? 如何给xajax增加定制功能? 我能在私有或者收费产品之中使用xajax吗?What is xajax? How does xajax work? Why should I use xajax instead of
vue简单数据可视化---结合echarts实现柱状图
代码哈士奇的博客
11-13 7181
vue简单数据可视化---结合echarts实现柱状图下载axios和echarts包 首先搭建vue项目 不会或者忘记的小伙伴移步这里 Vue项目搭建 本次主要讲将数据展示成柱状图，不封装axios不封装echarts，直接引用，大佬勿喷 下载axios和echarts包 npm install axios --save npm install echarts --save 下载完成即可 新建页面 About 和Home文件为创建项目自带不用管 配置路由 import Vue from "vue"
对比损失与三元组损失
小C的博客
08-05 4637
【时间】2019.08.05 【题目】对比损失与三元组损失 一、对比损失 二、三元组损失 具体见：一篇文章，教你读懂度量学习、三元组损失函数 度量学习（metric learning）损失函数 ...
改进三元组损失
VIEO
04-27 2164
三元组损失tripletloss 改进三元组损失
对比损失（Contrastive Loss）、三元损失（Triplet Loss）
weixin_44742887的博客
06-01 3047
Triplet Loss Triplet Selection 离线：每n步使用最近的网络，子集在线：mini-batch所有A-P pairs和困难N-P pairs避免f(x)=0 semi-hard
裴蜀定理（贝祖定理） 证明与应用
热门推荐
lleozhang的博客
10-04 2万+
定理：对于给定的正整数a，b，方程有解的充要条件为c是gcd（a，b）的整数倍 证明： 充分性证明： 设gcd（a，b）=d，于是设，其中k1，k2互质 那么原等式等价于，即，其中k1，k2互质 那么这个方程等价于模线性方程，由拓展gcd知，该方程一定有解 那么该方程的一组解即为原方程的解 必要性证明： 采用反证法，假设c不是gcd（a，b）的倍数，于是： 设 那么： 两...
解决ax+by=c，不定方程（扩展欧几里得）
唐宋元明清的博客
03-29 1万+
首先有几个定理我们需要知道，在这里我也会一一证明。——————————————————————————————————————定理1：gcd(a,b)==gcd(b,a%b);这个是欧几里得提出并证明的。 (%是取余的意思，在数学中可用mod表示)；以下是证明过程——————————————————————————————————————令a = k * b + r; （k为整数）；=> r...
Monodepth：基于左右一致性的无监督单目深度估计，单目估计的起步-k学长深度学习专栏
12-23 801
Monodepth是一种创新的单目深度估计方法，通过无监督学习实现深度预测。其核心思想是将深度估计转化为图像重建问题，利用双目相机的左右图像进行训练，无需真实深度标注。方法采用编码器-解码器结构预测视差图，并通过三种关键损失函数（外观匹配损失、视差平滑损失和左右一致性损失）来优化模型性能。最大的创新点是引入左右一致性约束，使模型能更准确地理解场景的几何结构。相比传统方法，Monodepth降低了数据获取成本，提高了深度预测的可靠性，适用于自动驾驶、AR/VR等多个领域。
基于PyTorch的深度学习——迁移学习4
Wis4e的博客
12-20 271
常用的方法是固定底层的参数，调整一些顶层或具体层的参数。这样做的好处是可以减少训练参数的数量，同时也有助于克服过拟合现象的发生。此外预先训练的网络参数也会被更新，但会使用较小的学习率以防止预先训练好的参数发生较大的改变。
基于分位数回归的长短期记忆网络QRLSTM在风速、负荷和功率预测中的应用与性能评估：评价指标R...
2509_94268297的博客
12-23 245
这代码妙就妙在给每个分位数都配了个专属输出头（heads列表），相当于让模型同时学习多个分位点的预测。比如咱们设定了[0.1,0.5,0.9]三个分位数，模型就能同时给出10%、50%、90%分位数的预测值，形成预测区间。这QRLSTM不光能做预测，还能当异常检测器用，算是买一送一的惊喜了。这函数处理多个分位数损失的方式很讲究——对于每个分位点q，当预测值低于真实值时，损失权重是q，反之是(1-q)。调参时有个小技巧：先调中间分位数（0.5相当于中位数预测），稳定后再调两侧分位数。
入门篇--人工智能发展史-4-点燃深度学习革命的那把火，AlexNet
weisian的博客
12-20 1066
摘要： AlexNet（2012）是深度学习革命的里程碑模型，以15.3%的错误率横扫ImageNet竞赛，比传统方法提升10个百分点。其成功源于三大突破：1）ReLU激活函数解决深层网络梯度消失问题；2）GPU并行训练将训练时间从数周缩短至5-6天；3）Dropout正则化防止过拟合。该模型奠定了现代CNN的“卷积+池化+全连接”范式，推动GPU成为AI基础设施，并验证了“数据+算力+算法”的铁三角逻辑。AlexNet直接引爆了全球深度学习热潮，其设计思想至今仍是计算机视觉的基石。
基于PyTorch的深度学习——迁移学习2
Wis4e的博客
12-20 140
接下来，下载预训练模型，冻结模型参数使得反向传播时不更新，修改最后一层输出类别（512x1000改成512x10）现在将迁移学习的特征提取应用于CIFAR-10。
Tetuan的电力消耗数据进行时间序列预测
最新发布
m0_71266194的博客
12-23 221
本文使用LSTM模型对Tetuan城市电力消耗数据进行预测。首先对原始数据进行清洗和归一化处理，然后构建时间序列样本，采用前10个时间步预测当前值。通过网格搜索优化模型超参数，确定最佳批次大小、训练轮数和优化器。实验结果显示，预测值与真实值趋势基本吻合，均方根误差为合理范围。可视化展示了预测效果和误差分布，验证了LSTM模型在电力消耗预测中的有效性。该方法可为城市电力管理提供数据支持。
原型辅助三元损失
07-15
原型辅助三元损失（Prototype-Augmented Triplet Loss）是一种结合了传统三元组损失（Triplet Loss）与原型学习（Prototype Learning）思想的损失函数，旨在提升小样本学习中的特征表示能力与分类性能。其核心思想是通过引入类别级原型（class-level prototypes）来增强样本之间的判别性，同时利用三元组损失的结构来优化特征空间的分布。 ### 原理 传统三元组损失的基本形式是通过选择一个锚点样本（anchor）、一个正样本（positive）和一个负样本（negative），使得锚点与正样本的距离尽可能小，而与负样本的距离尽可能大。其数学表达如下： $$ \mathcal{L}_{triplet} = \max(0, \|f(a) - f(p)\|^2 - \|f(a) - f(n)\|^2 + \alpha) $$ 其中，$ f(\cdot) $ 表示特征嵌入函数，$ \alpha $ 是间隔（margin）参数。 原型辅助三元损失在此基础上引入了类别原型（class prototype），即每个类别的中心表示。通常，原型可以通过对该类别所有样本的特征进行平均得到。该损失不仅考虑了样本之间的相对距离，还引入了类别的原型信息，使得模型在学习过程中不仅关注个体样本之间的差异，也关注类别之间的结构信息。 原型辅助三元损失的形式可以表示为： $$ \mathcal{L}_{PAT} = \max(0, \|f(a) - p_y\|^2 - \|f(a) - p_{y'}\|^2 + \alpha) $$ 其中，$ p_y $ 表示锚点样本所属类别的原型，$ p_{y'} $ 表示其他类别的原型。 ### 实现方法 1. **构建原型**：在每个训练批次中，根据当前类别的样本特征计算类别原型。对于类别 $ c $，其原型 $ p_c $ 可以定义为该类所有样本特征的平均值。 2. **三元组构造**：除了传统的样本级三元组（锚点、正样本、负样本），还可以构造基于原型的三元组。例如，锚点样本与所属类别的原型作为正对，与其他类别的原型作为负对。 3. **损失函数设计**：将传统的三元组损失与基于原型的对比损失结合。例如： $$ \mathcal{L} = \mathcal{L}_{triplet} + \lambda \mathcal{L}_{PAT} $$ 其中，$ \lambda $ 是平衡两个损失项的超参数。 4. **训练策略**：在训练过程中，可以采用难例挖掘（hard example mining）策略，选择最难区分的负样本和最接近的正样本来构造三元组，以提升模型的鲁棒性。 ### 应用场景 原型辅助三元组损失广泛应用于以下领域： - **小样本图像分类**：在数据稀缺的情况下，通过引入原型信息增强模型的泛化能力。 - **人脸识别**：提升模型在不同光照、姿态、表情下的判别能力。 - **医学图像分析**：在有限的医学图像数据集上，帮助模型学习更具判别性的特征。 - **跨模态检索**：如图像-文本匹配任务中，增强不同模态之间的语义一致性。 ### 示例代码 以下是一个简单的 PyTorch 实现示例，展示如何构建原型辅助三元损失： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class PrototypeAugmentedTripletLoss(nn.Module): def __init__(self, margin=1.0, lambda_proto=0.5): super(PrototypeAugmentedTripletLoss, self).__init__() self.margin = margin self.lambda_proto = lambda_proto def forward(self, features, labels, prototypes): # features: [batch_size, feature_dim] # labels: [batch_size] # prototypes: [num_classes, feature_dim] batch_size = features.size(0) num_classes = prototypes.size(0) # 计算样本到原型的距离 dists = torch.cdist(features, prototypes, p=2) # [batch_size, num_classes] # 获取锚点样本对应类别的原型距离 anchor_proto_dist = dists.gather(1, labels.view(-1, 1)).squeeze() # 构造难负类原型距离 with torch.no_grad(): # 对于每个样本，找到距离最近的非同类原型 mask = F.one_hot(labels, num_classes=num_classes).float() other_proto_dists = dists + mask * 1e6 # 排除同类原型 _, hard_neg_proto_indices = torch.min(other_proto_dists, dim=1) hard_neg_proto_dist = dists.gather(1, hard_neg_proto_indices.view(-1, 1)).squeeze() # 原型辅助损失 loss_proto = F.relu(anchor_proto_dist - hard_neg_proto_dist + self.margin).mean() # 传统三元组损失 loss_triplet = 0 for i in range(batch_size): anchor = features[i].unsqueeze(0) pos_mask = labels == labels[i] neg_mask = labels != labels[i] if pos_mask.sum() > 1: pos_dists = torch.norm(anchor - features[pos_mask], dim=1) neg_dists = torch.norm(anchor - features[neg_mask], dim=1) if len(neg_dists) > 0: hardest_neg_dist = neg_dists.min() hardest_pos_dist = pos_dists.max() loss_triplet += F.relu(hardest_pos_dist - hardest_neg_dist + self.margin) loss_triplet /= batch_size total_loss = loss_triplet + self.lambda_proto * loss_proto return total_loss ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值