原文:孿生網絡入門(上) Siamese Net及其損失函數

最近在多個關鍵詞 小數據集,無監督半監督,圖像分割,SOTA模型 的范疇內,都看到了這樣的一個概念,孿生網絡,所以今天有空大概翻看了一下相關的經典論文和博文,之后做了一個簡單的案例來強化理解。如果需要交流的話歡迎聯系我,WX:cyx 所以這個孿生網絡入門,我想着分成上下兩篇,上篇也就是這一篇講解模型理論 基礎知識和孿生網絡獨特的損失函數 下篇講解一下如何用代碼來復線一個簡單的孿生網絡。 名字的由來 ...

2020-12-06 11:23 0 1498 推薦指數:

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Pytorch 入門Siamese網絡

首次體驗Pytorch,本文參考於:github and PyTorch 中文網人臉相似度對比 本文主要熟悉Pytorch大致流程,修改了讀取數據部分。沒有采用原作者的ImageF ...

Thu Jan 25 01:27:00 CST 2018 16 11385
PyTorch練手項目四:孿生網絡Siamese Network)

本文目的:展示基於PyTorch,如何利用孿生網絡進行人臉驗證的過程。 1 孿生網絡Siamese Network) 孿生網絡主要用來衡量兩個輸入的相似程度。孿生神經網絡有兩個輸入(Input1 and Input2),將兩個輸入feed進入兩個神經網絡(Network1 ...

Mon Dec 30 18:02:00 CST 2019 6 14222
孿生網絡Siamese Network)在句子語義相似度計算中的應用

1,概述   在NLP中孿生網絡基本是用來計算句子間的語義相似度的。其結構如下        在計算句子語義相似度的時候,都是以句子對的形式輸入到網絡中,孿生網絡就是定義兩個網絡結構分別來表征句子對中的句子,然后通過曼哈頓距離,歐式距離,余弦相似度等來度量兩個句子之間的空間相似度 ...

Wed Jul 17 22:45:00 CST 2019 0 4883
Siamese網絡

1. 對比損失函數(Contrastive Loss function) 孿生架構的目的不是對輸入圖像進行分類,而是區分它們。因此,分類損失函數(如交叉熵)不是最合適的選擇,這種架構更適合使用對比函數。對比損失函數如下: (以判斷圖片相似度為例)其中Dw被定義為姐妹 ...

Thu Mar 28 18:42:00 CST 2019 0 1336
 
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