Schroff, Kalenichenko and Philbin "FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering", 2015に記載されているトリプレット損失を実装するためにcaffeを使用しようとしています。トリプレット損失逆伝播勾配式とは何ですか?
これは初めてのことです。バックプロパゲーションのグラジエントを計算するにはどうすればよいですか?
Schroff, Kalenichenko and Philbin "FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering", 2015に記載されているトリプレット損失を実装するためにcaffeを使用しようとしています。トリプレット損失逆伝播勾配式とは何ですか?
これは初めてのことです。バックプロパゲーションのグラジエントを計算するにはどうすればよいですか?
私は今、あなたは「底」Sの各w.r.t勾配を計算する必要があなたは
layer {
name: "tripletLoss"
type: "TripletLoss"
bottom: "anchor"
bottom: "positive"
bottom: "negative"
...
}
勾配WRT "正" の入力(fp
):
を
元の計算(私は感傷的な理由のためにここに残して...)
はcommentが最後の項を修正ご覧ください。
この損失を実装している公開PRがあります:https://github.com/BVLC/caffe/pull/3663 – Shai