tf.contrib.losses.metric_learning.contrastive_loss
Вычисляет потерю контраста.
tf.contrib.losses.metric_learning.contrastive_loss(
labels, embeddings_anchor, embeddings_positive, margin=1.0
)
Эта потеря побуждает вложение быть близким друг к другу для образцов с одинаковой меткой и вложение быть на значительном расстоянии, по крайней мере, на величину константы маржи, для образцов с различными метками. См.: http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/hadsell-chopra-lecun-06.pdf
| Аргументы | |
|---|---|
labels | 1-мерный tf.int32 Tensor с формой [размер_пакета] бинарных меток, указывающих на позитивную или негативную пару. |
embeddings_anchor | 2-мерный float Tensor векторов вложения для якоревых изображений. Вложения должны быть l2-нормализованы. |
embeddings_positive | 2-мерный float Tensor векторов вложения для положительных изображений. Вложения должны быть l2-нормализованы. |
margin | член маржи в определении потери. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
contrastive_loss | tf.float32 скаляр. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib/losses/metric_learning/contrastive_loss
