triplet loss和交叉熵损失
时间: 2023-05-02 19:04:46 浏览: 142
人脸识别中的损失函数.pdf
b'triplet loss'和交叉熵损失都是在深度学习中用来计算损失的方式。其中,b'triplet loss'主要用于距离度量学习,可以用来学习图像、人脸等对象之间的相似度;而交叉熵损失则常用于分类任务中,可以计算预测结果与真实结果之间的差异。
在训练模型时,需要选择适当的损失函数,使得模型能够更好地学习到数据之间的关系和特征,从而提升模型的泛化能力和准确性。
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