已建立机器学习算-自然语言处理微信交流群!想要进交流群进行学习的同学,可以直接加我的微信号:HIT_NLP。加的时候备注一下:知乎+学校+昵称 (不加备注不会接受同意,望谅解),想进pytorch群,备注知乎+学校+昵称+Pytorch即可。然后我们就可以拉你进群了。群里已经有非得多国内外高校同学,交流氛围非常好。
PyTorch中的Triplet-Loss接口: CLASS torch.nn.TripletMarginLoss(margin=1.0, p=2.0, eps=1e-06, swap=False, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 1. 2. 参数: margin(float) – 默认为1 p(int) – norm degree,默认为2 swap(bool) – The distance swap is described in detail in...
在构建loss时pytorch常用的包中有最常见的MSE、cross entropy(logsoftmax+NLLLoss)、KL散度Loss、BCE、HingeLoss等等,详见:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-nn/#loss-functions 这里主要讲解一种考虑类间距离的Center Loss: 一、简介: center loss来自ECCV2016的一篇论文:A Dis...
3）使用PyTorch实现PCA可以通过定义一个自定义的损失函数，并使用反向传播优化来最小化该损失函数。PCA的...
2.ICLR2021对比学习(Contrastive Learning)NLP领域论文进展梳理 本篇文章则梳理了对比学习在ICLR2021、ICLR2020和NIPS2020中非常值得大家一读的一些经典论文,构思非常巧妙,涵盖了CV和NLP领域,且与之前两篇文章中介绍的模型均不重叠。后续等NIPS2021论文公开后,也会持续更新并分享给大家,话不多说,开始进入正题叭。
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raymin0223/self-contrastive-learning Star19 Self-Contrastive Learning: Single-viewed Supervised Contrastive Framework using Sub-network (AAAI 2023) pytorchcontrastive-learningsupervised-contrastive-learningmulti-exit-architecturessingle-viewed-contrastive
我们调整了 h∈ {32, 50, 64, 100, 128, 200, 256},并为所有其他数据集设置了 hEDF=64 和 h=100。我们还将其 dropout 设为 0.1。在上下文对比中,我们设置 τ = 0.2。最后,我们使用 PyTorch 1.7 构建了模型,并在 NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU 上进行了训练。
《How to represent part-whole hierarchies in a neural network》(2021) GitHub:https:// github.com/lucidrains/glom-pytorch《E(n) Equivariant Graph Neural Networks》(2021) GitHub:https:// github.com/lucidrains/egnn-pytorch《R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks》(2021) GitHub:https://...
PyTorch CosineEmbeddingLoss. 使用余弦相似度的 Pairwise Loss。输入是一对二元组,标签标记它是一个正样本对还是负样本对,以及边距 margin。 MarginRankingLoss. 同上, 但使用欧拉距离。 TripletMarginLoss. 使用欧拉距离的 Triplet Loss。 TensorFlow contrastive_loss. Pairwise Ranking Loss. ...