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Cómo usar la similitud del coseno dentro de la pérdida de triplete

La pérdida del triplete se define de la siguiente manera:

$$ L(A, P, N) = max(‖f(A) – f(P)‖² – ‖f(A) – f(N)‖² + margen, 0) $$

dónde $A$= ancla, $P$= positivo, y $N$= negativo son las muestras de datos en la pérdida, y $margen$ es la distancia mínima entre el ancla y las muestras positivas/negativas.

leí en alguna parte que $(1 – coseno\_similitud)$ se puede utilizar en lugar de la $L2\ distancia$.

Tenga en cuenta que estoy usando Tensorflow – y la pérdida de similitud del coseno se define que cuando es un número negativo entre -1 y 0, 0 indica ortogonalidad y valores más cercanos a -1 indican mayor similitud. Los valores más cercanos a 1 indican mayor disimilitud. Entonces, es lo opuesto a la métrica de similitud de coseno.

Otro recurso que encontré es la capa de similitud de coseno aquí, pero no es una pérdida de triplete.

¿Alguna sugerencia sobre cómo escribir mi pérdida de triplete con similitud de coseno?

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