Triplet Loss是深度学习中的一种损失函数，用于训练差异性较小的样本，如人脸等， Feed数据包括锚（Anchor）示例、正（Positive）示例、负（Negative）示例，通过优化锚示例与正示例的距离小于锚示例与负示例的距离，实现样本的相似性计算。

L=max(d(a,p)−d(a,n)+margin,0)L=max(d(a,p)−d(a,n)+margin,0)

该loss的目标

使具有相同标签的样本在嵌入空间中尽量接近

使具有不同标签的样本在嵌入空间中尽量远离

距离一般都是欧式距离

triple loss的更多相关文章

  1. 人脸识别的LOSS（上）

    超多分类的Softmax 2014年CVPR两篇超多分类的人脸识别论文:DeepFace和DeepID Taigman Y, Yang M, Ranzato M A, et al. Deepface: ...

  2. 吴恩达深度学习笔记（九） —— FaceNet

    主要内容: 一.FaceNet人脸识别简介 二.使用神经网络对人脸进行编码 三.代价函数triple loss 四.人脸库 五.人脸认证与人脸识别 一.FaceNet简介 1.FaceNet是一个深层 ...

  3. 如何利用AI识别未知——加入未知类（不太靠谱），检测待识别数据和已知样本数据的匹配程度（例如使用CNN降维，再用knn类似距离来实现），将问题转化为特征搜索问题而非决策问题，使用HTM算法（记忆+模式匹配预测就是智能），GAN异常检测，RBF

    https://www.researchgate.net/post/How_to_determine_unknown_class_using_neural_network 里面有讨论,说是用rbf神经 ...

  4. 论文阅读之FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering

    名称:FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering 时间:2015.04.13 来源:CVPR 2015       ...

  5. 《CNN Image Retrieval in PyTorch: Training and evaluati-ng CNNs for Image Retrieval in PyTorch》代码思路解读

    这是一个基于微调卷积神经网络的图像检索的代码实现,这里我就基于代码做一个实现思路的个人解读,如果有不对的地方或者不够详细的地方,欢迎大家指出. 代码的GitHub地址:filipradenovic/c ...

  6. caffe的python接口学习（7）：绘制loss和accuracy曲线

    使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupy ...

  7. 基于Caffe的Large Margin Softmax Loss的实现（中）

    小喵的唠叨话:前一篇博客,我们做完了L-Softmax的准备工作.而这一章,我们开始进行前馈的研究. 小喵博客: http://miaoerduo.com 博客原文:  http://www.miao ...

  8. 基于Caffe的Large Margin Softmax Loss的实现（上）

    小喵的唠叨话:在写完上一次的博客之后,已经过去了2个月的时间,小喵在此期间,做了大量的实验工作,最终在使用的DeepID2的方法之后,取得了很不错的结果.这次呢,主要讲述一个比较新的论文中的方法,L- ...

  9. loss function

    什么是loss?   loss: loss是我们用来对模型满意程度的指标.loss设计的原则是:模型越好loss越低,模型越差loss越高,但也有过拟合的情况.   loss function: 在分 ...

  10. caffe中accuracy和loss用python从log日志里面获取

    import re import pylab as pl import numpy as np if __name__=="__main__": accuracys=[] loss ...

随机推荐

  1. 使用OpenTelemetry进行监控

    工具介绍 注意:该部分介绍摘抄自:https://www.aiwanyun.cn/archives/174 Prometheus.Grafana.Node Exporter 和Alertmanager ...

  2. Java abstract 关键字使用

    1 package com.bytezreo.abstractTest; 2 3 /** 4 * 5 * @Description Abstract 关键字使用 6 * @author Bytezer ...

  3. C++ //内建函数对象 算数仿函数 关系仿函数 //逻辑仿函数

    1 //内建函数对象 算数仿函数 关系仿函数 //逻辑仿函数 2 #include<iostream> 3 #include<string> 4 #include<fun ...

  4. 原生、复杂流程操作、融合专家系统，澜码科技发布企业级Agent平台AskXBOT

    AI原生企业级Agent构建平台具备哪些特性?澜码AskXBOT平台揭晓答案 澜码科技正式发布了AI原生企业级Agent平台AskXBOT,怎么看待这个产品? 原生.复杂流程操作.融合专家系统,澜码科 ...

  5. Cordova下载文件，监听进度，退出疯狂报错

    如题. 报错如下: W/cr_AwContents: Application attempted to call on a destroyed WebView java.lang.Throwable ...

  6. 基于STM32F407MAC与DP83848实现以太网通讯一（STM32以太网（ETH）外设）

    STM32F4xx 可以通过以太网按照 IEEE 802.3-2002 标准发送和接收数据.支持与外部物理层 (PHY) 相连的两个工业标准接口:默认情况下使用的介质独立接口 (MII)(在 IEEE ...

  7. linux下，使用nginx实现动静分离，访问图片报404

    一.需求描述 最近在开发一个微信小程序,由于微信小程序端代码包总大小限定在三四兆,所以有很多的图标资源就不能放在微信小程序中进行打包, 否则会超过微信的限制而无法打包.自己能够想到的最简单的办法就是将 ...

  8. 接入移动手机号一键登录类的封装，app应用，php服务端类的封装与调用

    需求:实现手机号一键登录,由于官方只有java的demo和jar包,没有php的sdk及demo <?php/* * 手机号一键登录加解密 */class Autophone{ const A_ ...

  9. react中css里面 class中的 图片的相对地址 完美解决 backgroundImage

    发现问题:缓存 之前react的图片,也在style里面,也无所谓. 刚做了一个输入框,change的时候改变图片,每次都刷新图片,关键是没缓存,这哪受得了 之前用的: 网上搜索各种插件,替换什么的, ...

  10. 深入浅出Java多线程(十二)：线程池

    引言 大家好,我是你们的老伙计秀才!今天带来的是[深入浅出Java多线程]系列的第十二篇内容:线程池.大家觉得有用请点赞,喜欢请关注!秀才在此谢过大家了!!! 在现代软件开发中,多线程编程已经成为应对 ...