1. MarginRankingLoss 概述:MarginRankingLoss主要用于评估两个样本之间的相对距离或相似度,常用于排序任务。它要求模型能够正确排序一对样本,同时确保排序的置信度达到一定阈值(即margin)。 公式解析:假设有两个输入向量x1和x2,以及一个标签y(通常为1或-1,表示x1是否应该排在x2之前)。MarginRankingLoss的计算公式大...
其实不用,看CosineEmbeddingLoss的loss输出就可以。 删掉这行代码就可以。
# 需要导入模块: from torch import nn [as 别名]# 或者: from torch.nn importCosineEmbeddingLoss[as 别名]defeval(data_iter, model):loss_tot, y_list, y_pred_list =0, [], [] model.eval()forx1, x2, yindata_iter:# if args.cuda:# x1, x2, y = Variable(x1).cuda(), Variable(x...
13 cosine 损失 CosineEmbeddingLoss 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...
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...
pytorch中通过torch.nn.CosineEmbeddingLoss类实现,也可以直接调用F.cosine_embedding_loss函数,代码中的size_average与reduce已经弃用。reduction有三种取值mean,sum,none,对应不同的返回 。 默认为mean,对应于上述 的计算 取值为 ,建议取值 例子: import torch ...
mse_loss = nn.MSELoss() self.cos_loss = CosineEmbeddingLoss() # Evaluation on trained model if args.load_from_pretrain_s2t != "" or args.load_from_pretrain_t2s != "": self.load_from_pretrain() Example #6Source File: test.py From im2recipe-Pytorch with MIT License 4 votes ...
适用于稀疏的嵌入、独热编码数据的损失函数回顾和PyTorch实现 最后,我将深入讨论稀疏OHE数据重构的问题,然后介绍我发现在这些条件下运行良好的3个损失函数: CosineEmbeddingLoss Sorenson-Dice Coefficient Loss Multi-Task...这种损失是迄今为止在PyTorch中最容易实现的,因为它在 Torch.nn.CosineEmbeddingLoss中有一个预先...
CosineEmbeddingLoss 余弦损失函数,余弦函数常常用于评估两个向量的相似性,两个向量的余弦值越高,则相似性越高。 loss(x,y)={1−cos(x1,x2),ify==1max(0,cos(x1,x2)−margin),ify==−1 1. 当y=1的时候,就是直接用-cos(x1,x2)的平移函数作为损失函数 ...
余弦嵌入损失通常用于Siamese网络、Triplet网络等模型中，这些模型用于学习对输入样本进行嵌入（embedding），以便进行相似性度量。在训练期间，通过对样本对进行嵌入并计算余弦嵌入损失，模型可以学习将相似样本对靠近，不相似样本对远离，从而实现相似性度量的目标。在PyTorch、TensorFlow等深度学习框架中，通常会提供余弦嵌入...