我正在尝试在Tensorflow中实现三元组损失，其中三元组是通过在线挖掘的方式获得的。在我的特殊问题中，我已经有了anchor(image) - positive(text)对。我想要实现的是在批处理中拥有image-text对的三元组anchor(image) - positive(text) - negative(text)和anchor(text) - positive(如果您需要任何进一步的</em
浏览 27提问于2019-04-19得票数 0
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如何在三重态损失中利用余弦相似性
、、、、
三重态损失的定义如下：其中A=anchor、P=positive和N=negative是丢失的数据样本，margin是锚点与正/负样本之间的最小距离。注意，我使用的是Tensorflow -，余弦相似损失
浏览 17提问于2022-07-02得票数 1
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我想为一个三重损失网络实现一个精度函数，这样我就可以知道算法在训练过程中是如何工作的。到目前为止，我已经尝试了一些东西，但我不确定它是否真的可以工作，而且我在keras中实现它也遇到了问题。我的想法是比较预测的锚正和锚负距离(在y_pred中)，这样正距离应该足够小，负距离应该足够大： pos_treshold = 0.4然后我试着找一些关于三重损失<
浏览 0提问于2017-12-07得票数 2
我试图在同一网络中一次传递3个值，因为我需要所有三个向量的值来计算三重态损失。但是当我传递第二个值时，它会产生一个错误。代码片段是：def forward_prop(x):
w1 = tf.get_variable("w1", [n1, 2048], initializer我认为这是因为变量w1是在下面一行的forward_prop()函数的第一个调用中定义的<
浏览 1提问于2018-03-26得票数 1
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所以我再试一次，
当在Tensorflow中拟合顺序模型时，如何将预先计算的值添加到损失函数中？使用的损失函数是BinaryCrossentropy，在本文引用
浏览 1提问于2020-05-12得票数 0
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嗨,1)我有一个列有700.000个火车/公共汽车站的名单，上面有名字3)假设B的150.000个元素，我知道A中的精确匹配。我知道这里有很多关于这种模糊文本/字符串匹配的类似问题，但我发现令人不满意的是，它们或多或少都依赖于像Levenshtein距离这样的算法，如果你的文本有一些缩写，L
浏览 26提问于2020-02-19得票数 2
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我试图训练一个三重态损失(更多关于三重态损失)的卷积神经网络，以生成人脸嵌入(128个精确描述人脸的值)。为了只选择半硬三重奏(距离(锚，正)<距离(锚，负))，我首先在一个小批中输入所有值并计算距离：
distance1, distance2 = sess.run([d_pos, d_neg], feed_dict={x_anchor:input1, x_positive:input2, x_negative:input3})
浏览 6提问于2017-08-23得票数 0
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我正在实现一个三重态损失的暹罗神经网络。然而，我的SNN旨在确定两个文本之间的相似性。我知道，我应该保存我的重量从trained_model，并加载到一个新的模式。但是，我到底是怎么做到的呢？我见过这样的情况：
eva
浏览 3提问于2022-04-23得票数 0
我希望使用TensorFlow对象检测API在分辨率大于300x300的自定义数据集上从头开始训练scratch V2。我将其作为示例配置文件引用：image_resizer { height: 640 }该模型根本不训练
浏览 2提问于2021-03-10得票数 0
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我的问题是关于更快的R-CNN的实施。我读了这篇论文，并浏览了由算法作者编写的config.py文件，该算法可在此处获得：有人能给出一个简单而容易的答案吗?这些参数是用来做什么的
浏览 3提问于2017-09-15得票数 1
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我所做的是把Bing Bang理论的wav文件第一个espiode :-)转换成MFCC，而不是把它作为一个开放源码的神经网络api (MLPClassifier)的输入，作为输出，我为每个说话者定义一个唯一的向量，我取50个随机值进行测试，其他值用于拟合(训练)
这是我的代码，在开始的时候，我得到了神经网络的随机装备，但是在一些了不起的人的帮助下，我把它改进到了42%，但我想要更多:)大约70%：
浏览 2提问于2019-11-25得票数 0
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我使用来自Tensorflow加载项的triplet_semihard_loss()函数来计算特性嵌入的三重态损失。我的ResNet-50，embedding_output的输出是(None,8,8,2048)。
我的稀疏真实标签y的形状是(None)，即批处理的大小，使其成为整数ID的预期一维向量。在我的自定义train_st
浏览 6提问于2021-04-16得票数 0
我需要为Keras实现一个自定义目标函数，其中我需要一个额外的tensorflow占位符用于计算。= tf.square(self.l2_norm(pre_cost1))我
浏览 1提问于2017-04-29得票数 0
我需要实现基于tensorflow框架的YOLOv2。首先，在我的网络设计中，每个单元有五个锚点和一个类(面)，因此网络最终输出具有n*c*h*w形状的4D张量。其次，YOLOv2采用多任务损失函数：
因此，我定义了以下函数来计算总损失：这个函数接受三个参数此函数返回一个标量值，用于表示totol损失。特别是to
浏览 8提问于2018-07-18得票数 0
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我有一个预先训练过的网，我想用它来评估我的Keras网的损失。预先培训过的网络是使用TensorFlow进行培训的，我只想把它作为我的损失计算的一部分。我的自定义丢失函数的代码当前为： # Get saliency of both
浏览 1提问于2018-05-12得票数 0
我知道有些目标是最小化损失函数，但是，如果损失也是包含最小的函数，我如何才能正确地写出损失呢？这可能有点令人困惑，让我举个例子。损失函数的定义如下：
其中，f1, f2是某个网络的特征映射输出，b是一个移位距离。特征映射的移位类似于[1, 2, 3, 4, 5]移位，剩下的一步是[2, 3, 4, 5, 1]。问题
浏览 1提问于2017-09-29得票数 0
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my网络的输入是NxN图像的n个顺序像素(其中n比N小)，输出为1个像素。我想在遍历整个图像之后，在平均损失上使用优化器。但是，如果我试图收集列表中的损失，并在所有迭代完成后将这些损失平均化，将其输入优化器，会导致一个错误，因为Tensorflow不知道这个损失来自何处，因为它不在计算图上。
浏览 4提问于2017-11-21得票数 1
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驱动信号本身是被优化的东西，但它的质量是间接评估的(它被应用于实验装置以产生不同的信号)。
我可以通过python中的函数运行并收集实验数据。我想建立一个带有自定义损失函数的ML模型，该模型用优化后的信号调用实验驱动器函数，以获得用于后支柱的误差。我已经研究过使用keras，但是，必须独占使用keras后端函数的限制意味着我不能在函数中调用我的驱
浏览 1提问于2019-06-25得票数 2
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我正在研究一个基于三重态丢失的文本嵌入模型。我有一个关于网上商店的数据库，当用户在搜索栏上输入文本时，我需要找到合适的产品。我想要一个比匹配字符串更好的模型，并且能够理解用户的想法。我定义了一个三重态网络:我的输入是(查询文本锚，下一个产品用户视图后搜索肯定，随机产品负面)。建立了一种基于双LSTM的编码器模型，试图训练出锚与正之间的</em
浏览 9提问于2022-01-17得票数 1
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