转自:https://blog.csdn.net/autocyz/article/details/53149760 https://www.tensorflow.org/tutorials/representation/word2vec?hl=zh-cn 1.公式 //链接的博客里讲的很不错,当两个样本标签相同,即相似y=1,则欧式距离越大损失函数越大,反之,欧式距离越小,损失函数越小: 当两样本不相似时y=0,只有后一项,若欧式距离越小反而loss越大:欧式距离越大loss越小. 噪声对比估计

参考链接:https://blog.csdn.net/yanqianglifei/article/details/82885477 https://blog.csdn.net/qq_37053885/article/details/79325892

本文来自<A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition>,时间线为2016年.采用的loss是Center loss. 0 引言 通常使用CNN进行特征学习和标签预测的架构,都是将输入数据映射到深度特征(最后一层隐藏层的输出),然后到预测的标签,如图1. 在通用目标,场景和动作识别中,预测的样本归属的类别也处在训练集中,这被称为"闭集识别".因此,预测的标签能表示模型的性能,且sof

原文: A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition 用于人脸识别的center loss. 1)同时学习每个类的深度特征的中心点 2)对深度特征和其对应的类中心的距离有一定的惩罚 提出的center loss函数在CNN中可以训练并且很容易优化. 联合softmax loss和center loss,可以同时增加类间分散程度(inter-class dispension)与类内紧凑程度(intra-cl

人脸识别中Softmax-based Loss的演化史  旷视科技 近期,人脸识别研究领域的主要进展之一集中在了 Softmax Loss 的改进之上:在本文中,旷视研究院(上海)(MEGVII Research Shanghai)从两种主要的改进方式——做归一化以及增加类间 margin——展开梳理,介绍了近年来基于 Softmax 的 Loss 的研究进展. 引言 Softmax简介 归一化(Normalization) Weight Normalization Feature Normal

转载:https://mp.weixin.qq.com/s/Xbi5iOh3xoBIK5kVmqbKYA https://baijiahao.baidu.com/s?id=1611951775526158371&wfr=spider&for=pc 无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点.损失函数(Loss Function)是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度.我们的目标就是最小化损失函数,让 f(x) 与 y 尽量接近.通常可以使用梯度下降

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: Closing the gap to human-level performance in face verification [C]// CVPR, 2014. DeepFace:4.4M训练集,训练6层CNN + 4096特征映射 + 4030类Softmax,综合如3D Aligement,

论文信息 论文标题:SimGRACE: A Simple Framework for Graph Contrastive Learning without Data Augmentation论文作者:Jun Xia, Lirong Wu, Jintao Chen, Bozhen Hu, Stan Z. Li论文来源:2022, WWW论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 对比学习种数据增强存在的三个问题: First, the augmentati

机器学习算法 原理.实现与实践 —— 距离的度量 声明:本篇文章内容大部分转载于July于CSDN的文章:从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法,对内容格式与公式进行了重新整理.同时,文章中会有一些对知识点的个人理解和归纳补充,不代表原文章作者的意图. 1. 欧氏距离 欧氏距离是最常见的两点之间或多点之间的距离表示法,又称之为欧几里得度量,它定义于欧几里得空间中,如点 $x = (x_1,\cdots,x_n)$ 和$y = (y_2,\cdots,y_n)$之间的距离为: $$

redis数据结构和使用场景 strings lists sets sort sets hashes strings token session validateCode 分布锁 lists 最近联系人 sets 优惠卷 激活码 用户标签 sort sets 排行榜 hashes 购物车 bitmaps 用户签到 在线状态 hyperloglog ip去重复统计 geo 附近的人 摇一摇 两位距离 主要使用场景对应的java源码 /** * 代金卷例子. * set结构保证了value的唯一性.

这一篇文章主要介绍Redis的数据结构与应用场景 NOSQL之Redis Redis是一款由key-value存储的软件.说起NOSQL,有文档型.键值型.列型存储.图形数据库.其中,在简单的读写性能来说,键值型是最快的. Redis作为目前市面上使用最多的键值型数据存储软件,内置了多种类型的数据结构,并且提供了高可用解决方案,使用方便快捷.市面上有很多语言的库可以调用Redis服务器. Redis的数据结构类型 Redis有很多种数据结构,包括string.hash.list.set.sort

转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674/ 从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时

1 题目 <A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations> 作者: Ting Chen, Simon Kornblith, Mohammad Norouzi, Geoffrey Hinton 2 介绍 本文主要介绍 SimCLR框架. 定义: SimCLR:一个简单的视觉表示对比学习框架,不仅比以前的工作更出色,而且也更简单,既不需要专门的架构,也不需要储存库. 性能: 在 $ImageNet$ 上大

论文阅读: Remote Sensing Images Semantic Segmentation with General Remote Sensing Vision Model via a Self-Supervised Contrastive Learning Method 作者声明 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 原文链接:https://www.cnblogs.com/phoenixash/p/15371354.ht

论文信息 论文标题:Multi-view Contrastive Graph Clustering论文作者:Erlin Pan.Zhao Kang论文来源:2021, NeurIPS论文地址:download论文代码:download 1 介绍 本文贡献: 使用Graph Filter 过滤了高阶噪声数据: 提出 Graph Contrastive Regularizer 改善了视图的质量: 2 方法 2.1 定义 将多视图图数据定义为 $G=\left\{\mathcal{V}, E_{1},

一.在无线通信领域,LoRa是目前市场最被看好的技术之一.随着新一代LoRa调制技术的升级,市场对LoRa技术的认知.认可逐步提高,基于LoRa调制技术开发的产品得到更广泛的应用.受益于其超低的接收灵敏度和独特的调制方式,带来了超远的传输距离和超强的靠干扰能力,为物联领域的发展做出了突出的贡献.随着应用领域的不断丰富,在很多超远距离的应用场景,目前市场上现有的产品已无法满足客户的需求. 二.新品特点 是一款超大功率的LoRa无线传输设备,内部采用最新一代LoRa调制技术. 发射功率高达25W,内

今天就给大家分享一个非常好用的老子云3D全场景编辑器,不仅可以基于GIS数据,帮助用户快速搭建3D城市大场景.实现Web端流畅展示. 并且搭建的3D场景可离线开发成一个空间信息直观的.可交互.易于设计.易于集成的产品,智慧城市.智慧园区.工业建筑等行业领域的3D开发与应用也会因此变得更简单. 除了简单易用,这款编辑器还有3大"硬货"功能,可以帮你实现更快的编辑开发! 01 基于GIS数据 编辑器平台基于GIS数据搭建,三维模型可以直接对接放置到GIS地图中. 而且实景三维模型及建筑BI

这里翻译下<Deep face recognition: a survey v4>. 1 引言 由于它的非侵入性和自然特征,人脸识别已经成为身份识别中重要的生物认证技术,也已经应用到许多领域,如军事,进入,公共安全和日常生活.FR自然在CVPR会议中也占据了十分长的时间.早在1990年代,随着特征脸的提出[157],FR就成为了一个比较热门的研究领域.过去基于特征进行FR的里程碑方法在图1中有所展示 如图1所示,其中介绍了4个主流技术的发展过程: holistic 方法:通过某种分布假设去直接

本文来自<L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification>,时间线为2017年6月. 近些年,人脸验证的性能因引入了深度卷积网络而提升很大.一个典型的人脸识别流程就是: 训练一个基于softmax loss的深度卷积网络: 提取倒数第二层作为每个样本图片的特征表征: 基于两个样本的表征向量,计算cos的向量相似度. softmax本身并不会让两个正样本对的相似度得分优化的更大,两个负样本对的相似度得分优化的更小.

深度挖坑:从数据角度看人脸识别中Feature Normalization,Weight Normalization以及Triplet的作用 周翼南 北京大学 工学硕士 373 人赞同了该文章 基于深度学习的人脸识别发展,从deepid开始,到今年(或者说去年),已经基本趋于成熟. 凡是基于识别的,总是离不开三个东西:数据,网络,以及loss. 数据方面, 目前的公开数据集中有主打类别数的MS_celeb_1M,有主打各种姿态角与年龄的VggFace2:也有一些主打高质量的数据集,像WebFac