Metric Learning: L2 softmax Lossとsoftmax Lossをkerasで実装し、mnistを使って比較してみた - メモ帳metric learningで有用なL2 Softmax Lossについて調べた。 mnist datasetをNeural Networkで特徴空間に写し、Siamese network (距離関数で手書き文字の類似度を判定させるモデル) を構築した。 L2 Softmax Lossを用いたNeural Networkと、Softmax Lossを用いたものの性能を比較した。なお、通常の分類タスクでよく用いられるSoftmax Lossもmetric learningで使われるようである。 metric learning neural networkを用いて入力データを特徴空間に写し、その空間上の幾何的距離で入力データの類似度を表す手法です。 顔認証などで使われています。 L2 Softmax Loss 特徴 実装が簡単。よく用いられるsoftmax lossを少し修正するだけでよい。
