deep learning loss總結
在深度學習中會遇到各種各樣的任務，我們期望通過優化最終的loss使網絡模型達到期望的效果，因此loss的選擇是十分重要的。 cross entropy loss cross entropy loss和log loss，logistic loss是同一種loss。常用於分類問題，一般是配合 ...
原文：《Ranked List Loss for Deep Metric Learning》CVPR 2019
Motivation: 深度度量學習的目標是學習一個嵌入空間來從數據點中捕捉語義信息。現有的成對或者三元組方法隨着模型迭代過程會出現大量的平凡組導致收斂緩慢。針對這個問題，一些基於排序結構的損失取得了不錯的結果，本文主要是針對排序loss存在的兩個不足做的改進。 不足一：給定一個query，只利用了小部分的數據點來構建相似度結構，導致一些有用信息被忽略。本文給出的解決方案是把樣本划分為正例集和負例 ...
2019-12-26 09:57 0 715 推薦指數：
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