tf.contrib.losses.metric_learning.npairs_loss
Вычисляет npairs потерю.
tf.contrib.losses.metric_learning.npairs_loss(
labels, embeddings_anchor, embeddings_positive, reg_lambda=0.002,
print_losses=False
)
Потеря npairs ожидает парные данные, где пара состоит из образцов с одинаковыми метками, и каждая пара в мини-пачке имеет разные метки. Потеря имеет две составляющие. Первая составляющая — регуляризатор L2 на векторах вложений. Вторая составляющая — сумма потерь кросс-энтропии, которая использует каждую строку матрицы парного сходства в качестве логарифмов и преобразованные однородные метки в качестве меток.
| Аргументы | |
|---|---|
labels | 1-D tf.int32 Tensor формы [batch_size/2]. |
embeddings_anchor | 2-D тензор формы [batch_size/2, embedding_dim] для векторов вложений для анкерных изображений. Вложения не должны быть l2-нормализованы. |
embeddings_positive | 2-D тензор формы [batch_size/2, embedding_dim] для векторов вложений для положительных изображений. Вложения не должны быть l2-нормализованы. |
reg_lambda | Вещественное число. Термин регуляризации L2 для векторов вложений. |
print_losses | Логическое значение. Опция для печати xent и l2loss. |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
npairs_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/npairs_loss
