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神经网络训练中一种不易被发现的导致nan出现的方式
对《Unsupervised Person Re-identification via Softened Similarity Learning》一文进行复现时,发现无论如何调整学习率,loss都一直是nan。最后发现问题出现在下面的函数中: 其中$V_i$ 是2048维的Res…
《Unsupervised Person Re-identification via Multi-label Classification》论文简读
不同于普遍的基于交叉熵损失进行训练的单标签分类模型,本文使用多标签分类模型完成训练。所谓的多标签分类模型,即在初始过程中,对于单张图片赋予单独的类,通过后续的迭代,使一张图片不仅属于自身的类,同时也属于其它和该照片同属于一个人的照片的类。为了加速多分类模型的训练效率,本文提出了…
《Unsupervised Person Re-identification via Softened Similarity Learning》论文简读
基于聚类的无监督ReID策略,其训练依赖于聚类形成的伪标签,而伪标签继而影响聚类结果,反复如此。这样的策略存在两个问题:1、难以确定聚类中心的数目 2、因聚类错误而引出的绝对的量化误差 如图(a)所示,A和B是同一个人,但是A和C却在特征空间中距离较近。根据聚类初始化伪标签之后…
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