circle loss：統一softmax CrossEntropy loss 和 triplet loss / 2020
intro 剛看完《Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization》，隨手寫了一個overview。 一句話總結這篇paper干了什么事情---- "an unified perspective ...
原文：機器學習-Loss函數-Triplet loss&Circle loss
https: blog.csdn.net u article details 一 Triplet loss 介紹 Triplet loss最初是在FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering論文中提出的，可以學到較好的人臉的embedding 為什么不適用softmax函數呢，softmax最終的類別數是確定的，而 ...
2020-03-30 18:15 0 2566 推薦指數：
相關推薦
triplet loss
因為待遇低，因為工作不開心，已經嚴重影響了自己的工作積極性和工作效率，這幾天發覺這樣對自己實在是一種損失，決定提高工作效率，減少工作時間。 說說最近做的tracking, multi-object ...
機器學習中的損失函數 （着重比較：hinge loss vs softmax loss）
https://blog.csdn.net/u010976453/article/details/78488279 1. 損失函數 損失函數（Loss function）是用來估量你模型的預測值 f(x)">f(x)f(x) 與真實值 Y">YY 的不一致程度，它是一個非負實值函數，通常用 L ...
機器學習總結：幾種常見的損失函數（Loss function）
1. 平方損失函數 Square Error: $$L(f(x),y)=(f(x)-y)^{2}$$ 這時經驗風險函數是MSE，例如在線性回歸中出現 2. 絕對值損失函數： $$L(f(x),y)=\vert f(x)-y\vert ...
機器學習中 margin loss 、hinge loss 和 ramp loss 的區別
對分類問題，設 \(y\in\{-1, 1\}\), \(\mathop{sign}(f(x))\) 代表分類器， 定義 \(z = yf(x)\) 為 margin 值。 一般來說， margin loss function 代表只需輸入 margin 值即可輸出 loss ...
Facenet Triplet Loss
Triplet Loss 在人臉識別中，Triplet loss被用來進行人臉嵌入的訓練。如果你對triplet loss很陌生，可以看一下吳恩達關於這一塊的課程。Triplet loss實現起來並不容易，特別是想要將它加到tensorflow的計算圖中。 通過本文，你講學到如何定義 ...
基於keras的triplet_loss
https://blog.csdn.net/yjy728/article/details/79570554 https://blog.csdn.net/yjy728/article/details/ ...
Re-ID with Triplet Loss
一篇講Person Re-ID的論文，與人臉識別(認證)有非常多相通的地方。 文章鏈接： 《In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification》 Github鏈接：https://github.com ...