728x90 cosin similarity backpropagation1 [Pytorch] Cosin Similarity Loss +역전파 1. Cosin Similarity Loss import torch import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn feat1 = torch.tensor([0.1,0.2,0.3], dtype=torch.float32) feat2 = torch.tensor([0.4,0.2,0.5], dtype=torch.float32) loss = F.cosine_similarity(feat1, feat2) # negative cosin loss loss = -F.cosine_similarity(feat1, feat2) # positive cosin loss 두 벡터(feature)를 가깝게 혹은 멀게 만들도록 학습합니다. 저는 여기서 의문점이 들었습니다. 위의 수식의 역전.. 2023. 7. 30. 이전 1 다음 728x90
