The following are 8 code examples of torch.nn.CosineEmbeddingLoss(). You can vote up the ones you like or vote down the ones you don't like, and go to the original project or source file by following the links above each example. You may also want to check out all available ...
Variable(x2).cuda(), Variable(y).cuda()# else:# x1, x2, y = Variable(x1), Variable(x2), Variable(y)out1, out2, sim = model(x1, x2)# loss = F.cross_entropy(output, y, size_average=False)criterion = nn.CosineEmbeddingLoss() ...
而 cosineembeddingloss 损失函数就是在这种背景下应运而生的。 cosineembeddingloss 损失函数的计算公式为: $L = frac{1}{2}(CE_loss + alpha(1-CE_loss))$ 其中,$CE_loss$是余弦相似度损失,$alpha$是平衡系数,用于在相似度和对立性之间进行平衡。 在实际应用中,cosineembeddingloss 损失函数常常用于文本...
"CosineEmbeddingLoss"（余弦嵌入损失）是一种常用于深度学习中的损失函数，主要用于度量两个向量之间的相似性。这个损失函数通常用于训练具有相似性比较任务的模型，如人脸验证（FaceVerification）或文本相似性（TextSimilarity）。余弦嵌入损失的主要思想是，将两个向量投影到单位超球面（单位范数），然后通过计算这两个...
pytorch CosineEmbeddingLoss使用 与 内存一直增加的问题 CosineEmbeddingLoss使用 必须要三个参数,a,b,y 其中a,b为要计算cosine的向量,y为一个为1或-1的tensor。 a,b维度需为[m,n],y维度为[m]或[1]的向量,例如torch.tensor([1]).to(device)
torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=0.0, reduction='mean') 参数: margin:默认值0 14 多类别分类的hinge损失 MultiMarginLoss torch.nn.MultiMarginLoss(p=1, margin=1.0, weight=None, reduction='mean') 参数: p=1或者2 默认值:1 margin:默认值1...
CosineEmbeddingLoss可以用来度量两个文本向量之间的余弦相似度,并进一步用于训练文本相似性模型。 CosineEmbeddingLoss的计算公式如下: loss(x1, x2, y) = (1 - y) * (1 - cos_sim(x1, x2)) / 2 + y * max(0, margin - cos_sim(x1, x2)) / 2 CosineEmbeddingLoss的计算过程如下: 1. 计算两...
CosineEmbeddingLoss通过计算两个输入向量之间的余弦相似度来评估损失。它适用于需要衡量两个向量相似度或方向一致性的任务。 公式解析:损失函数根据标签y(1表示相似,-1表示不相似)和余弦相似度cos(x1, x2)来计算。如果y=1且cos(x1, x2)小于某个阈值(默认为0),或者y=-1且cos(x1, x2)大于某个阈值,则会...
CosineEmbeddingLoss 余弦相似度损失函数,用于判断输入的两个向量是否相似。 常用于非线性词向量学习以及半监督学习。 对于包含 个样本的batch数据 。 , 代表输入的两个向量, 代表真实的类别标签,属于 ,分别表示相似与不相似。 第 个样本对应的 ,如下:
具体来说,cosineembedding 损失函数的定义是:损失 = - Σ(relationship_i * cosθ(head_i, relation_i)),其中 relationship_i 是知识图谱中的关系向量,head_i 是头实体的向量,θ是头实体向量与关系向量的夹角。这个损失函数的主要思想是,对于每一个关系,我们都希望头实体的向量与关系向量的夹角尽可能地大,这样...