路由表中的metric到底是嘛? metric详细教程,包你能看懂学会

VoxCeleb教练 该存储库包含用于培训演讲者识别模型的框架，该文章在“捍卫说话者识别的度量学习”一文中进行了描述。 依存关系 pip install -r requirements.txt 资料准备 以下脚本可用于下载和准备VoxCeleb数据集以进行培训。 python ./dataprep.py --save_path data --download --user USERNAME --password PASSWORD python ./dataprep.py --save_path data --extract python ./dataprep.py --save_path data --convert 为了使用数据扩充，还运行： python ./dataprep.py --save_path data --augment 除Python依赖项外，必须在系统上安装wg

图像的均方误差的matlab代码 shape_from_metric %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%pre 这次新增了十六面体的实验，虽然现在来看并不是重点。 这次发现一个问题，虽然这问题之前就说过了，也就是初始化。我使用的是各边长的平均值作为初始值并取得了较好的正确率。但是这是因为之前的八面体各边长度相差不大。这次在创建凸多面体时新加了一个功能，即控制上下两个顶点到x-y平面的距离，令其为rand(1)z+1，z为用户指定的。 然后调整z。 对于十六面体，当z=1时，正确率为100%；当z=10，正确率为85%；当z=100时，正确率为45.6%；当z=1000时，正确率为3%。 对于八面体，结果就更差了，当z=1时，正确率为97.5%；当z=10时，正确率仅为8.4%；当z=100时，正确率为1.7%。 只所以当z增大时正确率会降低是因为初始值取的不好，即各边长的平均值作为初始值可能并不是一个好的选择。但是从另一个角度来看，由于只知道边长，故也想不出更加好的初始化作为对角线长度。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%pre 上次之所以正确率这么低主要是代码写错了。

首先辨析一下概念： 1. loss是整体网络进行优化的目标， 是需要参与到优化运算，更新权值W的过程的 2. metric只是作为评价网络表现的一种“指标”， 比如accuracy，是为了直观地了解算法的效果，充当view的作用，并不参与到优化过程 在keras中实现自定义loss， 可以有两种方式，一种自定义 loss function, 例如： # 方式一 def vae_loss(x, x_decoded_mean): xent_loss = objectives.binary_crossentropy(x, x_decoded_mean) kl_loss = - 0.5 * K.

Large Margin Multi-Task Metric Learning LMNN（Distance Metric Learning for Large Margin Nearest Neighbor Classification）的代码

三重态SemiHardLoss PyTorch半硬。基于可在找到的tensorflow插件版本。无需使用此实现来创建暹罗体系结构，就像创建main_train_triplet.py cnn创建过程一样简单！ 对于具有N_CLASSES >> N_SAMPLES_PER_CLASS的分类问题，三元组损失是一个不错的选择。例如，人脸识别问题。 在分类层之前，我们需要切断具有三重态损失的CNN架构。另外，必须添加L2归一化层。 MNIST上的结果 我在MNIST数据集上测试了三重态损失。我们无法直接与TF插件进行比较，因为我没有进行实验，但是从性能的角度来看这可能很有趣。如果您想比较结果，这是训练日志。准确性无关紧要，因为我们不训练分类模型，所以准确性不应该存在。 阶段1 首先，我们训练最后一层和批次归一化层，使验证损失接近0.079。 阶段2 最后，解冻所有层，经过足够的训练和超参数调整

matlab的egde源代码FastAP：深度度量学习排名 该存储库包含以下论文的实现： *，* 、、和（*均等贡献） IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR），2019年 用法 Matlab ：请参阅matlab/README.md PyTorch ：请参阅pytorch/README.md 数据集 斯坦福在线产品可以下载 店内衣服检索可以下载 北大车辆识别码请向作者索取数据集 重现性 我们为论文中的结果提供训练有素的模型和实验记录。 这些模型用于获得表中的结果。 日志还包括参数设置，如果需要的话，可以使他们重新训练模型。 它还包括在某些时期的带有模型检查点的评估结果。 表1：斯坦福在线产品 FastAP，ResNet-18，M = 256，Dim = 512：[，] FastAP，ResNet-50，M = 96，Dim = 128：[，] FastAP，ResNet-50，M = 96，Dim = 512：[，] FastAP，ResNet-50，M = 256，Dim = 512：[，] 表2：店内衣服 FastAP，ResNet-18，M = 256，Dim = 512：

新闻 1月12日：v0.9.96大大提高了和的灵活性。 查看 12月10日：v0.9.95包括一个新的元组采矿器 。 查看 11月6日：v0.9.94中有一些小错误修复和改进。 文献资料 Google Colab示例 请参阅 以获取可以在Google Colab上下载或运行的笔记本的 。 PyTorch公制学习概述 该库包含9个模块，每个模块都可以在您现有的代码库中独立使用，或组合在一起以形成完整的培训/测试工作流程。 损失函数如何工作 在训练循环中使用损失和矿工 让我们初始化一个简单的 ： from pytorch_metric_learning import losses loss_func = losses . TripletMarginLoss () 要在训练循环中计算损失，请传递模型计算的嵌入以及相应的标签。 嵌入的大小应为（N，embedding_size），标签的大小应为（N），其中N为批处理大小。 # your training loop for i , ( data , labels ) in enumerate ( dataloader ): optimiz

深度元度量学习（DMML） 此存储库包含ICCV19论文的PyTorch代码：深度元度量学习，包括对Market-1501和DukeMTMC-reID数据集的人员重新识别实验。 要求 Python 3.6+ PyTorch 0.4 tensorboardX 1.6 要安装所有python软件包，请运行以下命令： pip install -r requirements.txt 数据集 正在下载 可以从下载Market-1501数据集。 可以从下载DukeMTMC-reID数据集。 准备 下载完上面的数据集后，将它们移动到项目根目录下的datasets/文件夹中，并将数据集文件夹分别重命名为“ market1501”和“ duke”。 即， datasets/文件夹应组织为： |-- market1501 |-- bounding_box_train |-- bo

这是介绍AOI(Age of Information)的资料，AOI是一个衡量信息新鲜度的一个指标