quaterion.loss.center_loss 模块

class CenterLoss(embedding_size: int, num_groups: int, lambda_c: float | None = 0.5)

基类: GroupLoss

中心损失，如论文“A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition”（http://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf）中所定义。它旨在最小化类内差异，同时保持不同类别特征的可分离性。

参数:

• embedding_size – 编码器的输出维度。

• num_groups – 数据集中的组（类别）数量。

• lambda_c – 一个控制中心损失贡献的正则化参数。

forward(embeddings: Tensor, groups: LongTensor) → Tensor

计算中心损失值。

参数:

• embeddings – 形状 (batch_size, vector_length) - 来自编码器的输出嵌入。

• groups – 形状 (batch_size,) - 与嵌入关联的组（类别）ID。

返回:

Tensor – 损失值。

training: bool