siamese网络&&tripletnet
siamese网络 - 之前记录过： https://www.cnblogs.com/ranjiewen/articles/7736089.html - 原始的siamese network: 输入一个piar和与之对应的label，然后在输入一个batch进行训练；数据为mnist时，网络 ...
原文：Siamese网络
. 对比损失函数 Contrastive Loss function 孪生架构的目的不是对输入图像进行分类，而是区分它们。因此，分类损失函数 如交叉熵 不是最合适的选择，这种架构更适合使用对比函数。对比损失函数如下： 以判断图片相似度为例 其中Dw被定义为姐妹孪生网络的输出之间的欧氏距离。Y值为 或 。如果模型预测输入是相似的，那么Y的值为 ，否则Y为 。m是大于 的边际价值 margin va ...
2019-03-28 10:42 0 1336 推荐指数：
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