Contrastive Loss 对比损失函数

Contrastive Loss 定义

在caffe的孪生神经网络(siamese network)中,其采用的损失函数是contrastive loss,这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系。contrastive loss的表达式如下:

Contrastive Loss 对比损失函数_第1张图片Contrastive Loss 对比损失函数_第2张图片Contrastive Loss 对比损失函数_第3张图片

Contrastive Loss 对比损失函数_第4张图片

Contrastive Loss 对比损失函数_第5张图片

[注意这里设置了一个阈值m(margin),表示我们只考虑不相似特征欧式距离在0~margin之间的,当距离超过margin的,则把其loss看做为0(即不相似的特征离的很远,其loss应该是很低的;而对于相似的特征反而离的很远,我们就需要增加其loss,从而不断更新成对样本的匹配程度)]
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