BPR loss用的是一个可微分的损失函数 $$\ln \sigma(x)$$ 替代01损失。梯度计算 \begin{aligned} \frac{\partial BPR-OPT}{\partial \Theta} &=\sum_{(u,i,j)\in D_S}\frac{\partial} {\partial \Theta}\ln \sigma(\hat x_{uij}) - \lambda_{\Theta}\frac{\partial}{\partial \Theta} ...
defbpr_loss(user_embeddings,pos_item_embeddings,neg_item_embeddings,lambda_reg=0.01): """ 计算带有负采样的 BPR 损失函数 :param user_embeddings: 用户嵌入向量,形状为 (batch_size, embedding_dim) :param pos_item_embeddings: 正样本物品嵌入向量,形状为 (batch_size, embedding_dim) ...
BPR 损失函数,全称为 Bipartite Ranking Loss,是一种用于衡量两个分类器之间不一致性的损失函数。在许多应用中,我们可能需要使用两个不同的分类器对样本进行分类,例如,一个分类器用于预测用户的兴趣,另一个分类器用于预测用户的购买行为。BPR 损失函数可以帮助我们衡量这两个分类器之间的一致性,以便我们可以通过调整模...
1 . 看下loss有没有下降 确实有下降,说明模型有进步bpr,但是ndcg的测试结果却没有明显的进步。怀疑是ndcg写错了?或者说测试的方式有问题呢? 2. ndcg应该是没错误得,感觉是模型的表达能力得问题? 只用bprloss得话,lightgcn看起来还是能够稳定增加。为什么? 插曲: 之所以测试data_test有效,大概是增强tgt得时候有进...
在进行Top-N推荐时,我尝试使用自定义的BPR损失函数,但遇到了一个问题:虽然能够计算出损失,但调用loss_.backward()时没有任何反应,也不报错。具体来说,我的模型使用了变分自编码器对电影和用户进行编码和更新,然后通过点乘计算相似度。当使用torch.nn.functional预定义的binary_cross_entropy_with_logits作为损失函数...
(user_ratings, user_ratings_test, item_count)_bprloss, _train_op = session.run([bprloss, train_op],feed_dict={u:uij[:,0], i:uij[:,1], j:uij[:,2]})_batch_bprloss += _bprlossprint("epoch: ", epoch)print("bpr_loss: ", _batch_bprloss / k)print("_train_op")user_...
在这个示例中,我们定义了一个`BPRLoss`类来实现BPR损失函数。在`forward`方法中,我们计算了正样本和负样本之间的得分差异,并应用了sigmoid函数来将得分转换为概率。然后,使用负对数似然损失函数来计算BPR损失。 通过实例化`BPRLoss`类并调用其`forward`方法,我们可以将正样本得分和负样本得分作为输入来计算BPR损失。
BPR (Bayesian Personalized Ranking) is a loss function commonly used in collaborative filtering models for recommendation systems. It is designed to optimize the ranking of items for individual users. The main goal of BPR is to maximize the ordering of items based on their preference for a specif...
x=tf.reduce_sum(tf.multiply(u_emb,(i_emb-j_emb)),1,keep_dims=True)loss1=-tf.reduce_mean(tf.log(tf.sigmoid(x))) 第二部分是我们的正则项,参数就是我们的embedding值,所以正则项计算如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ...
_bprloss, _train_op=session.run([bprloss, train_op], feed_dict={u:uij[:,0], i:uij[:,1], j:uij[:,2]}) _batch_bprloss+=_bprlossprint("epoch:", epoch)print("bpr_loss:", _batch_bprloss /k)print("_train_op")