deep learning loss总结
在深度学习中会遇到各种各样的任务，我们期望通过优化最终的loss使网络模型达到期望的效果，因此loss的选择是十分重要的。 cross entropy loss cross entropy loss和log loss，logistic loss是同一种loss。常用于分类问题，一般是配合 ...
原文：《Ranked List Loss for Deep Metric Learning》CVPR 2019
Motivation: 深度度量学习的目标是学习一个嵌入空间来从数据点中捕捉语义信息。现有的成对或者三元组方法随着模型迭代过程会出现大量的平凡组导致收敛缓慢。针对这个问题，一些基于排序结构的损失取得了不错的结果，本文主要是针对排序loss存在的两个不足做的改进。 不足一：给定一个query，只利用了小部分的数据点来构建相似度结构，导致一些有用信息被忽略。本文给出的解决方案是把样本划分为正例集和负例 ...
2019-12-26 09:57 0 715 推荐指数：
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