昨天Ke Kiaming大神的新文章 MoCo问世,reID中的contrastive loss逐渐往上游影响。自己对这一块一直没有一个总结梳理,趁着学习这篇文章的机会整理一下,挖个坑慢慢填 Distance metric learning aims to learn ...
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2019-04-01 11:46 0 940 推荐指数:
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总结对比下\(L_1\) 损失函数,\(L_2\) 损失函数以及\(\text{Smooth} L_1\) 损失函数的优缺点。 均方误差MSE (\(L_2\) Loss) 均方误差(Mean Square Error,MSE)是模型预测值\(f(x)\) 与真实样本值\(y\) 之间差值平方 ...
转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 线性回归中提到最小二乘损失函数及其相关知识。对于这一部分知识不清楚的同学可以参考上一篇文章《线性回归、梯度下降》。本篇文章主要讲解使用最小二乘法法构建损失函数和最小化损失函数的方法 ...
通常而言,损失函数由损失项(loss term)和正则项(regularization term)组成。发现一份不错的介绍资料: http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures ...
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 损失函数可以看做 误差部分(loss term) + 正则化部分 ...
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 损失函数可以看做 误差 ...
线性回归中提到最小二乘损失函数及其相关知识。对于这一部分知识不清楚的同学可以参考上一篇文章《线性回归、梯度下降》。本篇文章主要讲解使用最小二乘法法构建损失函数和最小化损失函数的方法。 最小二乘法构建损失函数 最小二乘法也一种优化方法,用于求得目标函数的最优值。简单的说 ...
从对比学习(Contrastive Learning)到对比聚类(Contrastive Clustering) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 想要了解对比聚类,首先应该清楚对比学习的整个过程。最经典的对比学习的文章 ...