tf.contrib.losses.metric_learning.lifted_struct_loss
Вычисляет потерю с поднятой структурой.
tf.contrib.losses.metric_learning.lifted_struct_loss(
labels, embeddings, margin=1.0
)
Потеря способствует тому, чтобы положительные расстояния (между парой вложений с одинаковыми метками) были меньше любых отрицательных расстояний (между парой вложений с разными метками) в мини-пакетном виде, дифференцируемо по отношению к векторам вложения. См.: https://arxiv.org/abs/1511.06452
| Аргументы | |
|---|---|
labels | 1-мерный tf.int32 Tensor с формой [размер_пакета] целочисленных меток для многоклассовой классификации. |
embeddings | 2-мерный float Tensor векторов вложения. Вложения не должны быть l2-нормализованы. |
margin | Вещественное число, член отступа в определении потери. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
lifted_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/lifted_struct_loss
