三元损失函数，我觉得作者写得很通俗，很好理解（就拿来主义了）

最新推荐文章于 2024-05-10 14:14:17 发布
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#深度学习

本文详细介绍了深度学习中的Triplet Loss，这是一种用于训练深度嵌入系统的损失函数，特别适用于人脸识别和相似性学习任务。它通过最大化正样本对与负样本对之间的距离来优化模型，从而帮助网络学习区分不同类别的能力。

Triplet loss
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三元损失（Triplet Loss）详解
超大青花鱼的博客
10-19 2188
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。
CS231n——机器学习:线性分类器、Nearest Neighbor分类器、SVM分类器、Triplet loss（三元损失函数）
qq_44068512的博客
09-24 642
1.线性分类器 线性映射：f(xi​,W,b)=Wxi​+b 每个图像数据都被拉长为一个长度为D 的列向量，大小为[D x 1]。其中大小为[K x D]的矩阵W 和大小为[K x 1]列向量b 为该函数的参数。参数W被称为权重，b被称为偏差向量。 输入数据（xi,yi）是给定不可改变的，但是参数W和b是可控制改变的，们的目标就是通过设置这些参数，使得计算出来的分类分值情况和训练集中图像数据的真实类别标签相符。 线性分类器： 计算图像中3个颜色通道中所有像素的值与权重的矩阵乘，从而得到分类分值。
三元组损失（Triplet loss）及TensorFlow(v1)的实现
kobayashi_的博客
03-20 2087
三元组损失（Triplet loss） Abstract Triplet Loss - Special applications: Face recognition & Neural style transfer | Coursera 三元： Anchor Positive Negative Anchor与Positive差距小，Anchor与Negative差距大。 为什么叫三元损失，因为计算时需要用到上面3种样本 目标：A与P的差距（d(A,P)）小于A与N的差距（d(A,N)） 即 ∣∣f
Triplet Loss三元组损失函数
qq_42178122的博客
12-20 8804
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）。
三元组损失（Triplet loss）
csdn_xmj的博客
05-27 2万+
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 在人脸识别中，我们希望学习“输入两张人脸图片，然后输出相似度”的函数d，然后Siamese 网络（Siamese network）实现了这个功能。这篇文章将探讨如何定义实际的目标函数（define an objective function），能够让神经网络学习并训练Siamese网络架构呢？ 要想通过学习神经网络的参数来得到优质的人脸图片编码，方法之一就是定义三元组损失函数（triplet loss function），然后应用梯度下降（gradient de
基于python的人脸识别+使用数据集验证+使用三元组损失函数提升准确率和泛化能力+对FaceNet进行了一种实现（高分优秀项目
最新发布
05-19
基于python的人脸识别+使用数据集验证+使用三元组损失函数提升准确率和泛化能力+对FaceNet进行了一种实现，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用~ 基于...
Triplet Loss 损失函数应用实战-完整代码+数据
06-20
**Triplet Loss 损失函数详解** Triplet Loss 是深度学习中用于度量和学习相似性的一种损失函数，尤其在人脸识别、图像检索等任务中表现突出...结合 MNIST 数据集的实战应用，可以帮助理解并掌握这一损失函数的使用。
基于孪生卷积神经网络与三元组损失函数的图像识别模型.pdf
09-26
基于孪生卷积神经网络与三元组损失函数的图像识别模型 本文介绍了一种基于孪生卷积神经网络与三元组损失函数的图像识别模型。该模型通过孪生神经网络结构和三元组损失函数来实现图像分类。孪生神经网络结构由两个...
Pytorch十九种损失函数的使用详解
12-20
除了上述损失函数，PyTorch还提供了其他如MSELoss for regression（回归任务）、SmoothL1Loss（平滑L1损失，结合了L1和MSE的优点）、MultiLabelMarginLoss（多标签分类的边界损失）、TripletMarginLoss（三元组损失...
行人重识别——三元损失函数及其实现
weixin_38208912的博客
03-13 4405
什么是三元损失函数？ 三元损失函数是行人重识别里非常常见的一个损失函数，其目的就是相对于负样本xnx_nxn​拉近某一个样本xax_axa​和它的正样本xpx_pxp​的距离。 Ltri=max(∥xa−xp∥−∥xa−xn∥+margin,0)L_{tri}=max(∥x_a−x_p∥−∥x_a−x_n∥+margin,0)Ltri​=max(∥xa​−xp​∥−∥xa​−xn​∥+margin...
机器学习中的常见问题——损失函数
11-25
机器学习中的常见问题——损失函数
三元损失函数-人脸识别
qq_43685921的博客
06-17 2976
FaceNet-Triplet loss function 对于人脸识别任务，最经典的是FaceNet，在FaceNet(A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering)中，用到的人脸识别方法-三元损失函数。本文主要讲一下三元损失函数的原理。 Paper: arXiv:1503.03832v3 如下图所示，A,P,N分别表示：...
使用三元组损失函数
易之阴阳，量子纠缠，道之一体，缘起性空
05-10 460
确保在整个过程中监控损失函数和模型性能，以便适时调整超参数，如学习率、margin值以及采样策略。使用三元组损失函数时，关键在于如何恰当地选取。
三元组损失tripletloss
mos1896的博客
11-02 1万+
先验知识 题外话（来自网络）： （最近，learning to rank 的思想逐渐被应用到很多领域，比如google用来做人脸识别（faceNet），微软Jingdong Wang 用来做 person-reid 等等。learning to rank中其中重要的一个步骤就是找到一个好的similarity function，而triplet loss是用的非常广泛的一种。） 对于输入x，经过网络A后得到f(x) 相当于从特征x映射到特征空间R1 在R1中，我们可以比较两个特征向量f(x1)和f(x2)之
tensorflow自带的三元组损失函数
weixin_43802361的博客
07-10 1160
之前看过一篇博客是自己写的三元组损失函数，自己试了可以用，但是只用batch-all和batch-hard的版本。 附上链接 https://blog.youkuaiyun.com/hustqb/article/details/80361171 以上两个版本对数据集收敛不到margin之下，最多能到margin 自己一直想试一下semihard的版本，但是奈何自己写不出来，后来无意发现tensorflow自带的semihard的版本。 直接调用就行，其代码为： tf.contrib.losses.metric_lear
损失函数
withme的博客
07-10 3934
损失函数统计学习中常用的损失函数： 平方损失函数 平方损失函数是最常见的损失函数，在回归中经常使用。 L(Y,f(X))=(Y−f(X))2L\left( {Y,f\left( X \right)} \right) = \left( {Y - f\left( X \right)} \right)^2 0-1损失函数 L(Y,f(X))=I(Y≠f(X))L\left( {Y,f\left(
PyTorch TripletMarginLoss(三元损失)
热门推荐
zj
01-03 3万+
文章目录triplet losstriplet hard loss triplet loss 官方文档： torch.nn — PyTorch master documentation 关于三元损失，出自论文： FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering FaceNet: A Unified Embedding ...
三元组损失 Triplet Loss及其梯度
qq_32172681的博客
08-22 2995
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。 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/82120530 1、Triplet Loss简介 我这里将Triplet Loss翻译为三元组损失，其中的三元也就是如下图的Anchor、Negative、Positive，如下图...
Triplet Loss及其梯度
jcjx0315的博客
08-14 1万+
Triplet Loss及其梯度  Triplet Loss简介 我这里将Triplet Loss翻译为三元组损失，其中的三元也就是如下图的Anchor、Negative、Positive，如下图所示通过Triplet Loss的学习后使得Positive元和Anchor元之间的距离最小，而和Negative之间距离最大。其中Anchor为训练数据集中随机选取的一个样本，Positive
TensorFlow实现三元组损失函数用于度量学习
triplet loss 是一种在深度学习领域中广泛应用于度量学习（Metric Learning）的损失函数，其核心目标是通过优化神经网络模型，使得同类样本之间的距离尽可能小，而不同类样本之间的距离尽可能大。这一机制特别适用于...
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