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 2024-10-03 12:34:48 发布
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分类专栏： faceRecognition 文章标签： 深度学习
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csdn_xmj/article/details/117323475
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Triplet loss
https://blog.youkuaiyun.com/csdn_xmj/article/details/117323475

三元损失（Triplet Loss）详解
超大青花鱼的博客
10-19 1884
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。
大白话讲解三元组triplet损失函数及源码（FaceNet）
期待黎明的博客
10-05 1万+
大白话讲解三元组triplet损失函数（FaceNet） 对于Facenet进行人脸特征提取，算法内容较为核心和比较难以理解的地方在于三元损失函数Triplet-loss。此损失函数原理比较简单，但是如何实施及操作就有点难以理解，本篇博客希望能够以大白话讲解此损失函数，使得刚接触此损失函数的人能够更好的理解。 首先我们需要明确一下几点： （1）在深度学习训练中，我们需要尽可能的学习训练难样本，...
Triplet Loss三元组损失函数
qq_42178122的博客
12-20 7813
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）
热门推荐
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
三元损失函数-人脸识别
qq_43685921的博客
06-17 2947
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
05-10 347
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。
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
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...
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 4335
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...
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
09-24 606
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 1927
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
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 1088
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 3911
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(
三元组损失 Triplet Loss及其梯度
qq_32172681的博客
08-22 2927
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
【AI知识点】三元组损失（Triplet Loss）
AI完全体
10-03 3851
三元组损失是一种有效的损失函数，用于模型在向量空间中学习区分相似和不相似样本的能力。通过最小化正样本与锚点样本的距离，最大化负样本与锚点样本的距离，三元组损失能够很好地应用于图像检索、人脸识别、文本匹配等任务。虽然三元组损失能够有效地帮助模型学习，但其在样本选择和计算开销方面也有一定的挑战。
ReID常用损失函数
m0_57596699的博客
06-03 1408
三元组损失（Triplet loss）函数是当前应用较为广泛的一种损失函数，最早由Google研究团队在论文《FaceNet：A Unified Embedding for Face Recognition》所提出，常用在人脸识别任务中。目的是做到非同类极相似样本的区分，比如说对兄弟二人的区分。所以，Triplet loss的优势在于细节区分，即当两个输入相似时，Triplet loss能够更好地对细节进行建模，相当于加入了两个输入差异性差异的度量，学习到输入的更好表示，从而在上述两个任务中有出色的表现。
三元组损失函数
最新发布
06-08
### 三元组损失函数的定义 三元组损失（Triplet Loss）是一种用于学习深度神经网络嵌入的损失函数，其目标是确保在嵌入空间中，来自相同类别的样本更接近彼此，而不同类别的样本更远离彼此[^1]。具体而言，三元组损失通过引入“锚点”（Anchor）、“正例”（Positive）和“负例”（Negative）三个样本进行优化。其中，“锚点”和“正例”属于同一类别，“锚点”和“负例”属于不同类别。 三元组损失的数学表达式为： \[ L = \max(0, d(A, P) - d(A, N) + \alpha) \] 其中： - \(d(A, P)\) 表示锚点与正例之间的距离； - \(d(A, N)\) 表示锚点与负例之间的距离； - \(\alpha\) 是一个超参数，称为边际值（margin），用于控制同类样本和异类样本之间的最小距离差。 当 \(d(A, P) - d(A, N) + \alpha > 0\) 时，损失函数输出一个非零值，促使模型调整权重以增大同类样本间的相似度同时减小不同类样本间的相似度[^2]。 --- ### 三元组损失函数的实现 以下是基于 TensorFlow 的三元组损失函数实现代码示例： ```python import tensorflow as tf def triplet_loss(y_true, y_pred, alpha=0.2): """ 计算三元组损失函数 :param y_true: 真实标签（通常为占位符，不影响计算） :param y_pred: 预测值，形状为 (batch_size, 3 * embedding_dim)，包含锚点、正例和负例的嵌入向量 :param alpha: 边际值 :return: 三元组损失 """ anchor, positive, negative = tf.split(y_pred, 3, axis=-1) # 计算欧氏距离平方 pos_dist = tf.reduce_sum(tf.square(anchor - positive), axis=-1) neg_dist = tf.reduce_sum(tf.square(anchor - negative), axis=-1) # 计算损失 basic_loss = pos_dist - neg_dist + alpha loss = tf.maximum(basic_loss, 0.0) return tf.reduce_mean(loss) ``` 在实际应用中，需要将锚点、正例和负例的嵌入向量拼接成一个张量作为输入，并传递给上述函数。 --- ### 三元组损失函数的应用场景 三元组损失函数广泛应用于以下领域： 1. **人脸识别**：通过学习人脸图像的嵌入表示，使得同一个人的不同图像在嵌入空间中更接近，而不同人的图像更远离。 2. **图像检索**：在大规模图像数据库中，通过学习图像的嵌入表示，可以快速检索与查询图像相似的图像[^1]。 3. **文本相似度计算**：在自然语言处理任务中，可以通过三元组损失学习句子或文档的嵌入表示，用于衡量文本之间的相似度。 4. **推荐系统**：通过学习用户和物品的嵌入表示，可以提高推荐系统的性能，使得相似用户或物品在嵌入空间中更接近。 ---
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