用于三元组损失训练的自定义精度函数答案

【问题标题】：Custom accuracy function for triplet loss training用于三元组损失训练的自定义精度函数
【发布时间】：2020-11-07 03:42:52
【问题描述】：

我正在尝试使用 tensorflow 和 keras 训练三元组损失模型。我正在使用 VGG16 模型从我的日期集中创建 2622 个嵌入。

我使用 tfa.losses.TripletSemiHardLoss 作为我的损失函数。我想在训练过程中加入某种准确度函数，因为我觉得只跟踪损失是不够的。我知道我可以在模型“编译”函数中使用带有“metrics”参数的自定义函数，但我不确定我需要什么样的函数来进行三元组损失训练。我想到了用tensorflow实现的semi_hard_triplet_loss函数，将正三元组的数量除以所有有效三元组的数量。

accuracy = 1-(positive_triplet/all_valid_triplets)

其中正三元组表示所有三元组的损失 > 0。

这是正确的方法吗？

【问题讨论】：

标签： tensorflow keras deep-learning loss-function conv-neural-network

【解决方案1】：

我认为这是一种方法。

最终，当所有三元组都被挖掘出来时，要更新的三元组数量将为 0。在您的公式中，它将转换为 progress=1。

因此，像这样定义伪进度（不是真正的准确性）对我来说是有意义的。

我不知道如何从TripletSemiHardLoss 或TripletHardLoss 检索此信息。

【讨论】：