在Tensorflow中实现对比损失和三重损失
在Tensorflow中实现对比损失和三重损失
提问于 2016-07-08 14:20:37
我两天前开始玩TensorFlow，我想知道是否实现了三元组和对比损失。
我一直在研究the documentation，但我还没有找到任何关于这些东西的示例或描述。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2016-07-17 07:51:49
提亚哥，我不认为你用的公式和奥利维尔给的一样。下面是正确的代码(虽然不确定它是否可以工作，只是修复了公式)：
def compute_euclidean_distance(x, y):
"""
Computes the euclidean distance between two tensorflow variables
"""
d = tf.reduce_sum(tf.square(tf.sub(x, y)),1)
return d
def compute_contrastive_loss(left_feature, right_feature, label, margin):
"""
Compute the contrastive loss as in
L = 0.5 * Y * D^2 + 0.5 * (Y-1) * {max(0, margin - D)}^2
**Parameters**
left_feature: First element of the pair
right_feature: Second element of the pair
label: Label of the pair (0 or 1)
margin: Contrastive margin
**Returns**
Return the loss operation
"""
label = tf.to_float(label)
one = tf.constant(1.0)
d = compute_euclidean_distance(left_feature, right_feature)
d_sqrt = tf.sqrt(compute_euclidean_distance(left_feature, right_feature))
first_part = tf.mul(one-label, d)# (Y-1)*(d)
max_part = tf.square(tf.maximum(margin-d_sqrt, 0))
second_part = tf.mul(label, max_part) # (Y) * max(margin - d, 0)
loss = 0.5 * tf.reduce_mean(first_part + second_part)
return loss页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/38260113
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