『深度概念』度量学习中损失函数的学习与深入理解 (8)

日期：2021-10-26 栏目：程序人生浏览：次

$\LARGE L_i = -log(\frac{e^{||W_{yi}|| ||x_i||\psi{(\theta_{y_i})}}} {e^{||W_{yi}|| ||x_i||\psi{(\theta_{y_i})}} + \sum_{ j\neq y_i}{e^{||W_j|| ||x_i||cos(\theta_j)}}})$

『深度概念』度量学习中损失函数的学习与深入理解

把其中的cosθ改成了cos(mθ)，

$\large \psi(\theta) = \left\{\begin{matrix} \cos (m\theta ), 0\leqslant \theta \leqslant \frac{\pi }{m}& & \\ D(\theta), \frac{\pi}{m}\leqslant \theta \leqslant \pi & & \end{matrix}\right.$

『深度概念』度量学习中损失函数的学习与深入理解

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