Reference: http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/54025243 本文是参考文献[1]的笔记。该论文是Li Fei-Fei名下的论文。 引入 最近新出的图像风格转换算法，虽然效果好，但对于每一张要生成的图片，都需要初始化，然后保持CNN的参数不变，反向传播更新图像，得到最后的结果。性能问题堪忧。 但是图像风

Advanced Keras — Constructing Complex Custom Losses and Metrics 1. 背景2. 自定义loss函数3. 多参数loss/metric函数 翻译自：https://towardsdatascience.com/advanced-keras-constructing-complex-custom-losses-and-m

报错： 解决方案： 将model.compile里面的loss参数修改如下即可： model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.SparseCaticalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) 改为： model.compile(optimizer='adam',

这是google发在CVPR 2020上的文章，链接为： 论文链接 实验结果就不放了

Dissecting Deep Metric Learning Losses for Image-Text Retrieval 剖析图像文本检索中的深度度量学习损失 2022.10 视觉语义嵌入（VSE）是图像-文本检索中的一种流行的应用方法，它通过学习图像和语言模式之间的联合嵌入空间来保留语义的相似性。三元组损失与硬负值的挖掘已经成为大多数VSE方法的事实目标。 图像领域深度度量学习（