ddpm损失函数

2024年9月21日发(作者：)

ddpm损失函数

Deep Density Metric Learning (DDPM) 损失函数

深度密度度量学习（Deep Density Metric Learning，简称DDPM）

是一种用于训练深度神经网络的损失函数。该函数旨在将样本投影到

一个低维空间中，以便能够更好地捕捉数据的分布特征和相似性。

DDPM损失函数主要由两部分组成：对比损失（Contrastive Loss）

和错误匹配损失（Misalignment Loss）。这些损失函数的组合旨在实现

最大化相似样本之间的距离，同时最小化不相似样本之间的距离。

1. 对比损失

对比损失是DDPM损失函数的主要组成部分之一。它通过最小化

同类样本之间的距离（即相似样本）和最大化不同类样本之间的距离

（不相似样本），来确保样本被正确地聚类。

对于给定的一对样本(xi, xj)，其标签为yi和yj，对比损失可以定义

如下：