深度学习和度量学习结合成深度度量学习（如图1），基于样本相似性原理。网络结构、损失函数和样本选择是深度度量学习成功的关键因素。...本综述旨在探讨深度度量学习的意义以及该领域所面临的问题，介绍了其背景、最新改进、与深度学习的关系，并详细解释了深度度量学习问题、样本选择和度量损失函数，同时提出了深度度量学习的现状和未来。...深度度量学习提出了更紧凑的解决方案，克服了线性和非线性方法的问题。 3 深度度量学习 传统机器学习受限于数据处理能力，需特征工程，如预处理和特征提取，需专业知识。...深度学习方法受到质疑，因此需学习合适的距离度量来解决问题。深度度量学习使输入图像和变换后的特征空间之间能够使用端到端学习。...图3 深度度量学习的学术出版物数量 深度度量学习在各种主题上取得了显著成果（表1），如图像聚类、图像检索、3D形状检索和语义文本相似性任务。
@度量学习系列 Author: 码科智能 使用多类N对损失改进深度度量学习 度量学习是ReID任务中常用的方式之一，今天来看下一篇关于如何改进度量学习的论文。...在监督学习里指的是这个数据集一共有多少类别，比如CV的ImageNet数据集有1000类，L就是1000。...在度量学习中每个样本都应该有一个类别，那么在扩大数据规模时，比如当向量的维度是几百万的时候，计算复杂度是相当高的。...难负类挖掘和正则化 难负数据挖掘被认为是许多基于三元组的距离度量学习算法的重要组成部分。在这里，提出了负“类”挖掘，而不是负“实例”挖掘，后者以相对有效的方式贪婪地选择负类。...网络在 WebFace 数据库上进行训练，该数据库由来自 10,575 个身份的 494,414 张图像组成，并且使用不同度量学习目标训练的嵌入网络的质量在 Labeled Faces in the Wild
【导读】专知内容组整理了最近五篇度量学习（Metric Learning ）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看!...1.Mining on Manifolds: Metric Learning without Labels（对流形的挖掘:无标签的度量学习） ---- ---- 作者：Ahmet Iscen,Giorgos...document/9b1f4cdd2edfcaa33b7528dc7d1fa094 3.Active Metric Learning for Supervised Classification（基于主动度量学习的监督分类...9ba8b6a6fd182e5e787fe7ab69bd5705 4.Directional Statistics-based Deep Metric Learning for Image Classification and Retrieval（基于方向统计的深度度量学习的图像分类和检索...4413c2a473c060dfbf2905ea4c4615d1 5.Hierarchical Metric Learning and Matching for 2D and 3D Geometric Correspondences（基于层次度量学习与匹配的二维和三维几何对应
『深度概念』度量学习中损失函数的学习与深入理解 ---- 0....概念简介 度量学习（Metric Learning），也称距离度量学习(Distance Metric Learning，DML) 属于机器学习的一种。其本质就是相似度的学习，也可以认为距离学习。...一般的度量学习包含以下步骤： Encoder编码模型：用于把原始数据编码为特征向量（重点如何训练模型） 相似度判别算法：将一对特征向量进行相似度比对（重点如何计算相似度，阈值如何设定） ?...基于深度学习的度量学习算法中，可以分为两个流派： 网络设计派：代表孪生神经网络（Siamese network） 损失改进派：代表 xx-softmax 本文介绍重点是损失改进派，是最近发展迅速，应用广泛的方法...在人脸识别与声纹识别这种度量学习算法中，算法的提高主要体现在损失函数的设计上，损失函数会对整个网络的优化有着导向性的作用。
概念简介 度量学习（Metric Learning），也称距离度量学习(Distance Metric Learning，DML) 属于机器学习的一种。...一般的度量学习包含以下步骤： Encoder编码模型：用于把原始数据编码为特征向量（重点如何训练模型） 相似度判别算法：将一对特征向量进行相似度比对（重点如何计算相似度，阈值如何设定） ?...基于深度学习的度量学习算法中，可以分为两个流派： 网络设计派：代表孪生神经网络（Siamese network） 损失改进派：代表 xx-softmax 本文介绍重点是损失改进派，是最近发展迅速，应用广泛的方法...在人脸识别与声纹识别这种度量学习算法中，算法的提高主要体现在损失函数的设计上，损失函数会对整个网络的优化有着导向性的作用。...可以发现，Softmax loss做分类可以很好完成任务，但是如果进行相似度比对就会有比较大的问题 （参加[深度概念]·Softmax优缺点解析） L2距离：L2距离越小，向量相似度越高。
度量相似性（similarity measure）即距离度量，在生活中我们说差别小则相似，对应到多维样本，每个样本可以对应于高维空间中的一个数据点，若它们的距离相近，我们便可以称它们相似。...距离度量的基本性质 ? 注意最后一个可以理解为三角形两边之和大于第三边。...对应于机器学习即对应属性之间相减的平方和再开根号。...对于连续值的属性，一般都可以被学习器所用，有时会根据具体的情形作相应的预处理，例如：归一化等；而对于离散值的属性，需要作下面进一步的处理： 若属性值之间存在序关系，则可以将其转化为连续值，例如：身高属性...这时距离的度量方法并不一定需要满足前面所说的四个基本性质，这样的方法称为：非度量距离（non-metric distance）。
深度学习应用篇-元学习[15]：基于度量的元学习：SNAIL、RN、PN、MN 1.Simple Neural Attentive Learner(SNAIL) 元学习可以被定义为一种序列到序列的问题，...% 参考文献 [1] A Simple Neural Attentive Meta-Learner 2.Relation Network(RN) Relation Network (RN) 使用有监督度量学习估计样本点之间的距离...Network(PN) Prototypical Network (PN) 利用支持集中每个类别提供的少量样本， 计算它们的嵌入中心，作为每一类样本的原型 (Prototype)， 接着基于这些原型学习一个度量空间...参考文献 [1] Prototypical Networks for Few-shot Learning 4.Matching Network(MN) Matching Network (MN) 结合了度量学习...N44.2 \% 57.0 \% MATCHING NETSCosine (FCE)Y46.6 \% 60.0 \% 4.6 创新点 采用匹配的形式实现小样本分类任务， 引入最近邻算法的思想解决了深度学习算法在小样本的条件下无法充分优化参数而导致的过拟合问题
介绍 在机器学习中，性能度量主要体现在三个指标： 查准率（P）、查全率（R）、F1 。
Keras库提供了一种在训练深度学习模型时计算并报告一套标准度量的方法。 除了提供分类和回归问题的标准度量外，Keras还允许在训练深度学习模型时，定义和报告你自定义的度量。...如果你想要跟踪在训练过程中更好地捕捉模型技能的性能度量，这一点尤其有用。 在本教程中，你将学到在Keras训练深度学习模型时，如何使用内置度量以及如何定义和使用自己的度量。...教程概述 本教程分为4部分，分别是： 1.Keras的度量 2.Keras回归度量 3.Keras分类度量 4.Keras自定义度量 Keras的度量 Keras允许你列出在你的模型训练期间监控的度量。...losses/ Keras Loss 源代码：https://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/losses.py 总结 在本教程中，你已经学会如何在训练深度学习模型时使用...具体来说，你学到了： Keras度量如何原理，以及如何配置模型以在训练期间报告度量。 如何使用Keras内置的分类和回归度量。 如何有效地定义和报告自定义度量，同时训练的深度学习模型。
春恋慕 李聪的博客 基于度量学习的深度哈希图像检索研究 图像检索 图像检索是根据特征寻找图像的一种技术。...在深度学习中，很多度量学习的方法都是使用成对成对的样本进行loss计算的，这类方法被称为 pair-based deep metric learning。...度量学习也就是常说的相似度学习。...我的理解：可以根据不同的任务来自主学习出合适的损失函数 度量学习的方法： 通过线性变换的度量学习：也称为马氏度量学习问题，一些很经典的非监督线性降维算法（如主成分分析）可以看作属于非监督的马氏度量学习。...度量学习的非线性模型：非线性的度量学习更加的一般化，非线性降维算法可以看作属于非线性度量学习。
一、基于深度学习的图像语义分割技术精度度量标准 1.1 度量标准 为何需要语义分割系统的评价标准？ 为了衡量分割系统的作用及贡献，其性能需要经过严格评估。...而对于一种特定的方法，尽量提高所有的度量性能是必须的。 1.2 执行时间 速度或运行时间是一个非常有价值的度量，因为大多数系统需要保证推理时间可以满足硬实时的需求。...即使是加速深度网络的高端图形处理单元（GPU），内存资源也相对有限。以此来看，在运行时间相同的情况下，记录系统运行状态下内存占用的极值和均值是及其有价值的。...（3）Mean Intersection over Union(MIoU，均交并比)：为语义分割的标准度量。...在以上所有的度量标准中，MIoU由于其简洁、代表性强而成为最常用的度量标准，大多数研究人员都使用该标准报告其结果。 1.5 直观理解 如下图所示，红色圆代表真实值，黄色圆代表预测值。
Introduction 度量学习 (Metric Learning) == 距离度量学习 (Distance Metric Learning，DML) == 相似度学习 ?...是人脸识别中常用传统机器学习方法，由Eric Xing在NIPS 2002提出。 分为两种，一种是基于监督学习的，另外一种是基于非监督学习的。...Method 根据不同的任务来自主学习出针对某个特定任务的度量距离函数。通过计算两张图片之间的相似度，使得输入图片被归入到相似度大的图片类别中去。 ?...---- [1] Wikipedia-距离函数 [2] DistLearnKit [3] 基于深度学习的Person Re-ID（度量学习） [4] 度量学习 [5] 度量学习（Distance
例如，我们有一组人脸数据，想将长相相似的人脸聚为一类，那么就需要一个较好的度量人脸之间距离的函数。常见的距离度量函数包括：欧氏距离、曼哈顿距离、Jaccard距离、余弦距离等。...欧氏距离 例如最常见的欧氏距离，就是高中阶段学习过的两点之间的距离，或者两个向量之间的距离。...因此，如果能通过学习的方法得到距离度量函数将再好不过。 绝大多数机器学习问题都要解决两个问题：要学习的参数是什么，以及学习的目标是什么。...距离度量学习中，要学习的参数就是各维度的权重（当然也可以更进一步，考虑各维度之间的相关性，此处略去对此的讨论）。 那么学习的目标呢？有多种可行的方案。...这样，明确了参数和学习目标以后，就可以通过梯度下降等方法进行学习了。
机器学习中为什么要度量距离？...机器学习算法中，经常需要 判断两个样本之间是否相似 ，比如KNN，K-means，推荐算法中的协同过滤等等，常用的套路是 将相似的判断转换成距离的计算 ，距离近的样本相似程度高，距离远的相似程度低。...所以度量距离是很多算法中的关键步骤。 KNN算法中要求数据的所有特征都用数值表示。若在数据特征中存在非数值类型，必须采用手段将其进行量化为数值。...每个特征都用数值表示，样本之间就可以计算出彼此的距离来 接下来介绍几种距离度量方法 2. 欧式距离 3. 曼哈顿距离 4....闵式距离 闵氏距离不是一种距离，而是一组距离的定义，是对多个距离度量公式的概括性的表述。
---- 概述 我们在进行机器学习时需要衡量机器学习的优劣和本身模型的准确程度，比如简单的衡量数据的准确率和错误率，但是我们更关心的是模型的泛化能力的指标，即基于模型的所选的item相关性以及模型分类指标的好坏...机器学习度量 error rate(错误率):把分类错误的样本数占样本总数的比例。E=a/m accuracy(精确度):分类正确的样本数占样本总数的比例。...acc=1-E training error(训练误差):学习器在训练集上的误差。 generalization error(泛华误差):在新样本上的误差。...在机器学习中由很多机器学习算法，那么如何选择这些算法和模型，如何评估这些算法和模型。我们先来看一下评估方法。 评估方法 …博客更新中…
作者 | Walker 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】上篇文章，我们总结了一些常用于文本分类的度量学习方法，本文我们将探讨度量学习如何有效的处理高维数据问题。...Kmeans聚类、最近邻算法实质上都很依赖于底层距离函数，虽然通常实践上提倡现成的距离函数或手动调整的度量，但距离度量学习问题却寻求在半监督或完全监督的设置中自动优化距离函数。...度量学习的目标是优化反映当前问题的领域特定概念的距离函数。 度量学习的算法会随着维数线性伸缩（高维数据），允许对学习度量进行有效的优化、存储和评估。...从左下角的内积矩阵可以看出，即使这三个句子都是关于度量学习的，文档A和C之间的距离也很大。...【总结】：本文介绍了度量学习如何处理高维数据问题。欢迎大家持续关注我们的公众号，学习更多机器学习知识。
「度量学习（Metric Learning）」即学习一个度量空间，在该空间中的学习异常高效，这种方法用于小样本分类时效果很好，不过度量学习方法的效果尚未在回归或强化学习等其他元学习领域中验证。...在这种情况下，基于深度学习的分类方法常表现出一些局限性，如缺少类内约束、分类器优化困难等。而这些局限可以通过深度度量学习来解决。...「四年来，深度度量学习领域的论文经常表示已经在准确性层面取得了很大的进展，基本是十年前方法的两倍以上。」事实上，我们真的取得了这么惊人的进展吗？...近日，Facebook AI 和 Cornell Tech 的研究者在论文预印本平台 arXiv 上公布了最新研究论文，声称这十三年来深度度量学习领域的研究进展「实际上并不存在」。 ?...https://www.zhihu.com/question/394204248/answer/1219383067 也有深度度量学习领域研究者、CVPR 2019 论文一作前来回答，并将这篇论文放在了自身研究介绍项目的开篇
基于度量学习的深度哈希图像检索研究是我的毕业设计，是一个计算机视觉方面的项目，旨在解决大规模图像检索时带来的高时间消耗和高内存占用率问题。...3.主要内容与目标 主要内容：对于训练数据集，使用卷积神经网络提取高维度特征；设计度量学习损失函数，用于提取具有不同类别的图像的高区分度的特征；设计深度哈希网络，获取低维度的哈希特征；设计量化损失函数，...目标：对于测试数据集，获取的低维哈希码可以实现快速有效的哈希检索，并在多种精度度量标准（包括map, recall, precision等标准）下都能够取得目前最优的水平。...5.课题对于学生的训练价值 可以增强学生对于计算机视觉方向，深度学习方向的理论理解。可以使学生提前接触计算机检索方向的前沿科研成果。...使用预训练卷积神经网络作为基础网络，设计度量学习损失函数（从基于样本的损失函数或者基于代理的损失函数两方面进行考虑）对网络参数进行微调。设计深度哈希网络（基于全连接层设计）提取哈希码。
导读 这是一篇关于度量学习损失函数的综述。 检索网络对于搜索和索引是必不可少的。深度学习利用各种排名损失来学习一个对象的嵌入 —— 来自同一类的对象的嵌入比来自不同类的对象的嵌入更接近。...深度学习的检索正式的说法为度量学习(ML)。在这个学习范式中，神经网络学习一个嵌 入—— 比如一个128维的向量。这样的嵌入量化了不同对象之间的相似性，如下图所示。...学习后的嵌入可以进行搜索、最近邻检索、索引等。 ? 用排序损失训练的深度网络，使搜索和索引成为可能 这个综述比较了各种损失的公式和应用。综述分为两部分。第一部分对对比损失和三元组损失进行了对比。...大多数深度学习框架都提供了对比损失和三元组损失的api。 N-Pairs Loss 对比损失和三元组损失都利用欧氏距离来量化点之间的相似性。此外，训练小批中的每个锚点都与一个单个负样本配对。...另外，请注意，与基于距离的度量相比，操纵角度n '不仅是旋转不变的，而且本质上也是尺度不变的。我的一些建议:N-pairs和Angular loss通常优于原始的三元组损失。
前言：深度度量学习及其应用 度量学习是机器学习领域比较重要的一个概念，主要研究数据之间的距离与相似性，从而指导对数据的更高层次处理。将深度学习引入度量学习，就有了深度度量学习的概念。...二、深度度量学习 深度度量学习与传统的度量学习相比，核心不同点是度量不再基于线性方法，而是通过神经网络设计目标函数，通过目标函数修正网络参数。在设计网络时有不同的监督信息，分为弱监督和强监督。...而深度学习最大的优点在于能够对数据进行有效的非线性建模，所以把深度学习思想引入到度量学习里，就有了深度度量学习。...深度度量学习的训练集和测试集应该来自同一数据集，但在实际应用中可能做不到这一点，这就需要对特征、度量进行迁移，所以就有了深度迁移度量学习。...传统的哈希学习是线性影射，所以把深度度量学习思想嵌入到哈希学习过程中去，可以带来很好的效果。
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