然而,当我尝试使用自定义的BPR损失函数(代码如下)时,程序能够计算出损失,但backward调用没有任何效果。结果如图三所示。我已经困扰了一周,希望得到大佬们的指点🙏。 自定义BPR损失函数的代码如下: ```python def bpr_loss(prediction, target): # 计算损失的代码... return loss ``` 如图一所示,程序能够计算...
bprloss = regulation_rate * l2_norm - tf.reduce_mean(tf.log(tf.sigmoid(x))) train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(bprloss) return u, i, j, mf_auc, bprloss, train_op 有了算法的数据流图,训练集和测试集也有了,现在我们可以训练模型求解W,H这两个矩阵了,注意我们在...
下面是使用PyTorch实现BPR损失函数的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn class BPRLoss(nn.Module): def __init__(self): super(BPRLoss, self).__init__() def forward(self, pos_score, neg_score): #计算BPR损失 loss = -torch.log(torch.sigmoid(pos_score - neg_score))...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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 运行 AI代码解释...
AI检测代码解析 with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as session: u, i, j, mf_auc, bprloss, train_op = bpr_mf(user_count, item_count, 20) session.run(tf.initialize_all_variables()) for epoch in range(1, 4): _batch_bprloss = 0 ...
_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")
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as session: u, i, j, mf_auc, bprloss, train_op = bpr_mf(user_count, item_count, 20) session.run(tf.initialize_all_variables()) for epoch in range(1, 4): _batch_bprloss = 0 for...
bpr_loss: 0.7236263042427249 _train_op test_loss: 0.76150036 test_auc: 0.4852939894020929 epoch: 2 bpr_loss: 0.7229681559433149 _train_op test_loss: 0.76061743 test_auc: 0.48528061393838007 epoch: 3 bpr_loss: 0.7223725006756341 _train_op test_loss: 0.7597519 test_auc: 0.4852617720521252 ...
u-1,i-1,j-1r_ui=np.dot(self.U[u],self.V[i].T)r_uj=np.dot(self.U[u],self.V[j].T)r_uij=r_ui-r_ujloss_func=-1.0/(1+np.exp(r_uij))self.U[u]+=-self.lr*(loss_func*(self.V[i]-self.V[j])+self.reg*self.U[u])self.V[i]+=-self.lr*(loss_func*self.U[u...
print(fEpoch[{epoch+1}/100],Loss:{loss.item():.4f}) 2.3.4代码解释 在这个示例中,我们首先定义了用户和物品的向量表示,使用了PyTorch的nn.Embedding类。然后,我们定义了BPR的损失函数bpr_loss,该函数计算用户对已知偏好物品与未偏好物品之间的偏好差的概率,并返回其负对数平均值。