dailleson的博客

from numpy import array, zeros, full, argmin, inf, ndim from scipy.spatial.distance import cdist from math import isinf def dtw(x, y, dist, warp=1, w=inf, s=1.0): """ Computes Dynamic Time Warping (DTW) of two sequences. :param array x: N1*M

Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization阅读笔记 1.背景 常见的分类损失函数可以概括为减小类内距离sns_nsn​，增大类间距离sps_psp​。优化目标如下： min(sn−sp) min(s_n-s_p)min(sn​−sp​) 2.存在的问题 优化不够灵活。 优化目标对sns_nsn​和sps_psp​的惩罚作用是相等的，二者的系数都为1。 例如{sn,sp}={01.,0.5}\{s_n,s_p\}=\{