triplet_select

[BrettLL]

在 triplet_select.py中, 先按照距离对anchor, pos, neg由大到小排序，而代码： if aps[i][1] >= ans[i][1]: self.no_residual_list.append(i) self.tripletlist.append([i,aps[i][0],ans[i][0]]) 的意思是每次都取10对triplet了吗？还是其他的选择方案？

[luhaofang]

对的，每次取10对，在反传梯度的时候进行样本筛选的调整，这里进行排序只是为尽可能让更多的triplet满足筛选条件。

[dianxin556]

datalayer层中每个人选了十对triplet，但是select里面怎么保证每对都满足条件呢？还是把不满足条件的triplet舍弃掉，还有如果每个人的样本数量不固定，比较少的话。这个策略是不是不适用

[luhaofang]

@dianxin556 你好，谢谢你的提问，如果每次选择的样本都存在问题，那么说明cnn的分类模型训练是存在问题的。

[yzk0281]

好像vgg对数据均衡要求比较高 每个人的样本数量相差太大的话 很难收敛，， 亲身体会

[dianxin556]

谢谢@pinguo-luhaofnag，@yzk0281.那每次输入的batchsize必须是固定的吗？还是只要是3的倍数就可以。

[yzk0281]

我就取的30

[dianxin556]

如果不指定大小可以吗，比如说一个人下面有n个样本，就用n*3这么大可以吗

[yzk0281]

这个，，，我就不知道了 luhaofang大神来回答下。。

[BrettLL]

@pinguo-luhaofang 这样选择的10对样本有可能有的并不满足aps[i][1] >= ans[i][1]的条件，还是只选择10对样本中满足这个条件的样本对？那是不是应该是： if aps[i][1] >= ans[i][1]: self.no_residual_list.append(i) else: self.tripletlist.append([i,aps[i][0],ans[i][0]])

[luhaofang]

@BrettLL 我是通过不回传梯度，来达到样本对semi-hard的筛选的目的。那些符合筛选条件的样本对会进行参数更新。

[dianxin556]

@pinguo-luhaofang ，我看你前一个版本选择的条件是写if an>ap,..... 最新的版本是ap>=an，新版的这个是不满足条件的样本吗？

[luhaofang]

2个版本的选择条件都是an > ap ，差异在于当前的代码使用的是记录minibatch里边不符合筛选条件的样本对code1。 在回传梯度的时候，这部分的样本是没有返回梯度的 code2。

[dianxin556]

@pinguo-luhaofang ，恩，谢谢。那你算loss的时候，是没有去除这些样本，并且把不产生loss的也加入了no_residual_list，对吧？您在数据集上训练的话，多久可以看到收敛？

[luhaofang]

这些样本对是产生loss的，因为他们经过loss function计算出的值是不为0的。 一个epoch（全样本图片各抽样一次），就开始收敛了。

[chendd14]

@pinguo-luhaofang 你现在的代码是， if aps[i][1] >= ans[i][1]: self.no_residual_list.append(i) else: self.tripletlist.append([i,aps[i][0],ans[i][0]]) 我怎么觉得应该是 if aps[i][1] <= ans[i][1]: self.no_residual_list.append(i) else: self.tripletlist.append([i,aps[i][0],ans[i][0]])

[jiangxuehan]

@pinguo-luhaofang 我觉得 @chendd14 的说法是对的 如果按照 if aps[i][1] >= ans[i][1]: self.no_residual_list.append(i) 这个逻辑 hard samples（aps[i][1] >= ans[i][1]:）都不反传梯度了

[lcj1105]

@pinguo-luhaofang @chendd14 你们对于现在这个版本的代码有做实验了吗？
ap>an指的是那些有损失的，但是这个时候self.no_residual_list.append(i) 这样的逻辑确实反了吧？

[qiufan]

@pinguo-luhaofang 个人感觉错了 我个人把这两行注释掉了 因为之后的一层里面已经有了判断 现在跑了跑 lfw分类效果确实提升了 但是还是没收敛=-= 感觉收敛了效果应该会不错

[yzk0281]

@qiufan 现在收敛了没？效果怎样

[qiufan]

@yzk0281 没=-= 需要研究一下 又跑了3天基本没变化

[tanyuan1992]

@qiufan 请问你做embedding的时候 用的什么数据进行的 ?是用的vgg基本模型训练时候的数据还是要进行测试的数据，比如lfw?

[LiuJinxue]

@jiangxuehan @chendd14 我觉的 if aps[i][1] >= ans[i][1]: self.no_residual_list.append(i) 这个逻辑是对的，hard negative 是不参与误差反传的，因为有可能导致bad local minimal 这个在FaceNet文章的公式（4）当中有做了说明。 只选择 ans > aps的样本

[qiufan]

@LiuJinxue 对的， 我后来又仔细的看了论文， 这个地方是对的。然而我还是没能收敛，因为数据库的问题源码里面的triplet 选择代码总会在随机的数的时候无限循环，自己改了之后又不能收敛。不知道是不是triplet 的选择需要多多注意？

[LiuJinxue]

@qiufan 无线循环是因为anchor找不到足够的positvie, 可以减少batch_size,　或者增加数据集每个类别的样本数量，每一类必须不少于batch_size/3 + 1的图片数。我的问题是收敛得太快了，所以就改小了lr。但最终的实验效果还是不如直接用vgg的fc7层

[qiufan]

@LiuJinxue 嗯，谢谢。我知道是无限循环的原因。那是不是说，每一次训练，都需要anchor保持同一类？完全随机是不可以的？还是不能收敛好忧桑。。。