npair_loss¶

paddle.nn.functional. npair_loss ( anchor, positive, labels, l2_reg=0.002 ) [源代码] ¶

参考阅读 Improved Deep Metric Learning with Multi class N pair Loss Objective

NPair 损失需要成对的数据。NPair 损失分为两部分：第一部分是对嵌入向量进行 L2 正则化；第二部分是每一对数据的相似性矩阵的每一行和映射到 ont-hot 之后的标签的交叉熵损失的和。

参数¶

anchor (Tensor) - 锚点图像的嵌入特征，形状为 [batch_size, embedding_dims] 的 2-D Tensor。数据类型：float32 和 float64。
positive (Tensor) - 正例图像的嵌入特征，形状为 [batch_size, embedding_dims] 的 2-D Tensor。数据类型：float32 和 float64。
labels (Tensor) - 标签向量，形状为 [batch_size] 的 1-D Tensor。数据类型：float32、float64 和 int64。
l2_reg (float，可选) - 嵌入向量的 L2 正则化系数，默认：0.002。

返回¶

经过 npair loss 计算之后的结果 Tensor 。

代码示例¶

          >>> import paddle
>>> DATATYPE = "float32"
>>> paddle.seed(2023)

>>> anchor = paddle.rand(shape=(18, 6), dtype=DATATYPE)
>>> positive = paddle.rand(shape=(18, 6), dtype=DATATYPE)
>>> labels = paddle.rand(shape=(18,), dtype=DATATYPE)

>>> npair_loss = paddle.nn.functional.npair_loss(anchor, positive, labels, l2_reg = 0.002)
>>> print(npair_loss)
Tensor(shape=[], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
        2.94269347)

         