根据\partial \mathcal{L_i^{sup}} / \partial z的形式,得出结论,由于使用正样本均值而产生的稳定性有利于训练,在论文中其余部分中,只考虑\mathcal{L}_{out}^{sup}. 3.2.3 Conection to Triplet and N-pair Loss 监督对比学习与triplet损失密切相关,triplet是监督学习中广泛使用的损失函数之一。在补充材料...
在传统的siamese network中一般使用Contrastive Loss作为损失函数,这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系。 siamese network-孪生神经网络 contrastive loss的表达式如下: 代码语言:javascript 复制 # tensorflow伪代码 defcontrastive_loss(self,y,d,batch_size):tmp=y*tf.square(d)#tmp=tf.mul(...
在TensorFlow当中,Contrastive Loss和Triplet Loss的实现可以在对应的链接中找到。它们可以用于训练任意参数化的模型,使其输出的特征向量在指定的度量空间中符合预期的效果。
With our helper utilities and model architecture implemented, we can move on to defining thecontrastive_lossfunction in Keras/TensorFlow. For reference, here is the equation for the contrastive loss function that we’ll be implementing in Keras/TensorFlow code: Figure 6:Implementing the contrastive...
NCE 目标函数中的k实际上就是在设置“二分类问题”时,选取的负样本与正样本的比例,通常的做法会默认正样本数量为 1 ,然后将负样本的数量k作为一个手动输入的参数,从而确定这个比例k。在TensorFlow 的相关源码中,正样本的数量 num_true 默认值为1,如果设置大于 1,那么会进行一个 1/num_ture 的归一化。
Contrastive Loss(对比损失)是一种损失函数,通常用于训练对比学习(Contrastive Learning)模型,这些模型旨在学习数据中的相似性和差异性。对比学习的主要目标是将相似的样本对映射到接近的位置,而将不相似的样本对映射到远离的位置。Contrastive Loss 有助于实现这一
。在TensorFlow 的相关源码中,正样本的数量 num_true 默认值为1,如果设置大于 1,那么会进行一个 的归一化。 可以看到实际上这个比例 对我们的 NCE 优化是有影响的,所以 NCE 的作者也考虑了什么样的比例 是最好的,我这里就直接说结论了,有兴趣的可以看详细看下这篇论文Gutmann and Hyvrinen (2012) [3]。
--repr_act: Activation function name to be used after classifier dense layer. ('tanh' as default. 'none', and other name of activations supported from TensorFlow is available) --concat_hidden_states: Number of hidden states to concatenate. (1 as default) --loss_base: Name of loss functio...
表征学习 Contrastive Loss 对比学习中一般使用 Contrastive Loss 作为损失函数,这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的 paired data 的关系。 Contrastive Loss 这种损失函数最初来源于 Yann LeCun 的《Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping》,主要是用在降维中,即本来相似的样本,在经过降维(...
simctggpt import SimCTGGPT # load SimCTG loss class from simctg.lossfunction import SimCTGLoss 4.2. Example of Training Language Model with SimCTG: 4.2.1. Initialize Language Model: model_name = r'gpt2' # initialize the language model with a vanilla GPT-2 model = SimCTGGPT(model_name)...