tf.contrib.losses.metric_learning.triplet_semihard_loss
Вычисляет потерю тройки с полужёстким негативным подбором.
tf.contrib.losses.metric_learning.triplet_semihard_loss(
labels, embeddings, margin=1.0
)
Потеря побуждает положительные расстояния (между парой вложений с одинаковыми метками) быть меньше минимального отрицательного расстояния, среди которых по крайней мере больше, чем положительное расстояние плюс константа отступа (называемая полужёстким отрицательным) в мини-пачке. Если такого отрицательного нет, используется наибольшее отрицательное расстояние. См.: https://arxiv.org/abs/1503.03832
| Аргументы | |
|---|---|
labels | 1-мерный tf.int32 Tensor с формой [размер_пачки] меток целочисленных многоклассовых значений. |
embeddings | 2-мерный float Tensor векторов вложений. Вложения должны быть l2-нормализованы. |
margin | Число с плавающей точкой, член отступа в определении потери. |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
triplet_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/triplet_semihard_loss
