tripletLoss,训练，网络配置

最新推荐文章于 2025-07-06 15:23:16 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hecunxin0/article/details/76618632
本文介绍如何在网络模型中将Softmax损失层替换为Triplet损失层，并通过具体配置实例展示了这一过程。涉及网络层配置调整，包括新增规范化层、内部产品层参数修改及Triplet采样和损失层的引入。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

网络定义中的使用类似softmaxlosslayer，最后两层对应修改举例如下：

#======================softmax====================

# layer {

#  name: "fc9"

#  type: "InnerProduct"

#  bottom: "fc7"

#  top: "fc9"

#  param {

#    lr_mult: 1

#  }

#  param {

#    lr_mult: 2

#  }

#  inner_product_param {

#    num_output: 530

#    weight_filler {

#      type: "xavier"

#    }

#  }

# }

# layer {

#  name: "accuracy"

#  type:  "Accuracy"

#  bottom: "fc9"

#  bottom: "labels"

#  top: "accuracy"

#  include: { phase: TEST }

# }

# layer {

#  name: "loss_cls"

#  type: "SoftmaxWithLoss"

#  bottom: "fc9"

#  bottom: "labels"

#  top: "loss_cls"

#  loss_weight: 1

# }

#====================tripletloss==================

layer {

  name: "norm2"

  type: "Norm"

  bottom: "fc7"

  top: "norm2"

}

layer {

  name: "fc9_1"

  type: "InnerProduct"

  bottom: "norm2"

  top: "fc9_1"

  param {

    lr_mult: 1

    decay_mult: 1

  }

  param {

    lr_mult: 0

    decay_mult: 0

  }

  inner_product_param {

    num_output: 128

    weight_filler {

      type: "xavier"

    }

    bias_filler{

      type: "constant"

      value: 0

    }

  }

}

layer {

  name: "tripletsample"

  type: "TripletSample"

  bottom: "fc9_1"

  bottom: "labels"

  top: "anchor"

  top: "positive"

  top: "negative"

  top: "weight"

}

layer {

  name: "tripletloss"

  type: "TripletLoss"

  bottom: "anchor"

  bottom: "positive"

  bottom: "negative"

  bottom: "weight"

  top: "loss"

}

hecunxin0
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定义了一个名为triplet_loss的函数，输入参数为embedding（嵌入特征）、targets（目标标签）、margin（用于增加正负样本之间间距的值）、norm_feat（决定是否对特征进行归一化）以及hard_mining（决定是否启动困难样本挖掘）。
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### Softmax 和 Triplet Loss 在深度学习中的应用 #### 软件包导入与环境设置 为了更好地理解 softmax 和 triplet loss 的实现方式，先展示如何配置 Python 环境并加载必要的库。 ```python import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import numpy as np ``` #### Softmax 函数详解 Softmax 是一种常用于分类任务的激活函数，在多类别分类问题中尤为常见。该函数能够将输入转换成概率分布形式，使得输出可以解释为各个类别的预测概率[^3]。 对于给定的一个向量 \( z \)，其对应的 softmax 输出计算如下： \[ \text{softmax}(z_i) = \frac{\exp(z_i)}{\sum_j\exp(z_j)} \] 这种特性让 softmax 成为处理互斥类别间关系的理想工具。当应用于神经网络最后一层时，它有助于模型表达对不同类别的置信度水平。 #### Triplet Loss 解析 Triplet Loss 主要被设计用来解决人脸识别等问题中的相似性度量挑战。通过构建三元组——由锚样本(anchor)、正样本(positive)以及负样本(negative)组成的数据集来训练模型区分同类项之间的细微差别和异类间的显著差异[^2]。 具体来说，triplet loss 定义了一个目标：拉近来自同一身份的不同实例的距离；同时推开属于不同个体的例子。这可以通过下面公式表示: \[ L(a,p,n)=\left \| f(a)-f(p)\right \|^2-\left \| f(a)-f(n)\right \|^2+\alpha \] 其中 \( a \) 表示锚点图像, \( p \) 代表相同标签下的另一张图片而 \( n \) 则是从其他类别随机选取的一幅图象。\( f() \) 指的是特征提取器（通常是 CNN），α 称作边界参数(margin parameter)。 #### 实现代码样例 这里给出一段简单的 PyTorch 代码片段，展示了如何定义这两个损失函数及其使用方法。 ```python class SoftmaxLoss(nn.Module): def __init__(self): super(SoftmaxLoss, self).__init__() def forward(self, logits, labels): log_probs = -nn.functional.log_softmax(logits, dim=-1)[range(len(labels)), labels].mean() return log_probs def pairwise_distances(x, y=None): ''' Input: x is a Nxd matrix y is an optional Mxd matirx Output: dist is a NxM matrix where dist[i,j] is the square norm between x[i,:] and y[j,:] if y is not given then use 'y=x'. i.e. dist[i,j] = ||x[i,:]-y[j,:]||^2 ''' x_norm = (x ** 2).sum(1).view(-1, 1) if y is not None: y_t = torch.transpose(y, 0, 1) y_norm = (y ** 2).sum(1).view(1, -1) else: y_t = torch.transpose(x, 0, 1) y_norm = x_norm.view(1, -1) dist = x_norm + y_norm - 2.0 * torch.mm(x, y_t) # Ensure diagonal is zero if x=y if y is None: diag_indices = range(dist.size()[0]) dist[diag_indices, diag_indices] = 0. return torch.clamp(dist, min=0.).sqrt() class TripletLoss(nn.Module): def __init__(self, margin=1.0): super(TripletLoss, self).__init__() self.margin = margin def forward(self, anchor, positive, negative): distance_positive = pairwise_distances(anchor, positive) distance_negative = pairwise_distances(anchor, negative) losses = torch.relu(distance_positive - distance_negative + self.margin) return losses.mean() # Example Usage if __name__ == "__main__": batch_size = 64 feature_dim = 128 num_classes = 10 # Dummy data generation for demonstration purposes only features = Variable(torch.randn(batch_size, feature_dim)) targets = Variable((torch.rand(batch_size)*num_classes).long()) criterion_softmax = SoftmaxLoss() loss_value_softmax = criterion_softmax(features, targets) print(f'Softmax Loss Value: {loss_value_softmax.item()}') # For simplicity we assume that each class has exactly one sample, # so every element can act both as its own positive match or another's negative example. indices = list(range(batch_size)) triplets = [(i,(j+1)%batch_size,k%batch_size) for k in reversed(indices) for j in indices for i in indices if len(set([i,j,k]))==len([i,j,k])] anchors, positives, negatives = zip(*triplets[:int(len(triplets)/batch_size)]) criterion_triplet = TripletLoss(margin=0.2) loss_value_triplet = criterion_triplet( features[list(anchors)], features[list(positives)], features[list(negatives)] ) print(f'Triplet Loss Value: {loss_value_triplet.item()}') ```
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