在TensorFlow 1.15中,tensorflow.keras.losses.cosine_similarity是一个用于计算余弦相似度的损失函数。余弦相似度是一种衡量向量之间相似性的度量方法,它衡量了两个向量之间的夹角的余弦值。
该函数的返回值是一个正值,表示输入向量之间的余弦相似度。余弦相似度的取值范围是[-1, 1],其中1表示完全相似,-1表示完全不相似。
应用场景:
- 文本相似度计算:可以用于计算两个文本之间的相似度,例如在自然语言处理任务中,可以使用余弦相似度来衡量两个文本之间的语义相似性。
- 图像相似度计算:可以用于计算两个图像之间的相似度,例如在图像检索任务中,可以使用余弦相似度来衡量两个图像之间的视觉相似性。
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