在PyTorch中,Cosine Similarity Loss通常不是直接计算两个向量之间的余弦相似度,而是通过计算两个向量之间余弦相似度的负值(或1减去余弦相似度)来作为损失值。这样设计的目的是使得损失函数最小化时,两个向量之间的余弦相似度最大化。 PyTorch提供了torch.nn.CosineEmbeddingLoss来实现这一功能,其损失计算公式为: [ \...
torch.nn.CosineSimilarity(dim=None,eps=1e-6) ``` 其中,`dim`参数指定了计算相似度的维度,`eps`参数是一个小的常数,用于防止除数为零。默认情况下,`dim`参数为None,表示在所有维度上进行相似度计算。 在使用cosinesimilarityloss时,通常需要将模型输出和目标值作为输入,并指定损失函数的类型为cosinesimilaritylo...
2 changes: 1 addition & 1 deletion 2 sentence_transformers/losses/CosineSimilarityLoss.py @@ -8,7 +8,7 @@ class CosineSimilarityLoss(nn.Module): def __init__(self, model: SentenceTransformer, loss_fct=nn.MSELoss(), cos_score_transformation=nn.Identity()): """ CosineSimilarityLoss exp...
After some experiments i came to the conclusion that softmax and cross entropy as loss function does not suit my problem and needs. I thought that maybe a cosine similarity loss, with a light modification, may be a good alternative (normalization will be part of post process). This is the...
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) loss计算结果=torch.cosine_similarity(a,b,dim=1).sum()/m...
Similarity-Preserving Knowledge Distillation Motivation 下图可以发现,语义相似的输入会产生相似的**。这个非常好理解,这个C维的特征向量可以代表该输入的信息 因此本文根据该观察提出了一个新的蒸馏loss,即一对输入送到teacher中产生的特征向量很相似,那么送到student中产生的特征向量也应该很相似,反义不相似的话同样在...
One Loss for All: Deep Hashing with a Single Cosine Similarity based Learning Objective NeurIPS 2021 极智嘉联合马来西亚大学、英国Surrey大学提出全新数据哈希检索算法 - 物流指闻 一个可以应用于所有的损失:深度哈希与单一余弦相似度的基础上学习目标,马来西亚大学...
Cosine Embedding Loss 就是在度量学习中用来衡量嵌入向量相似性的一种方式。 在理解 Cosine Embedding Loss 之前,首先需要了解余弦相似度(Cosine Similarity)的概念。余弦相似度是一种度量两个向量间相似性的方法,通常用于计算两个向量间的夹角。余弦相似度的取值范围在 -1 和 1 之间,当值为 1 时表示两个向量...
Non-Probabilistic Cosine Similarity Loss for Few-Shot Image Classification.Joonhyuk KimInug YoonGyeong-Moon ParkJong-Hwan KimThe British Machine Vision Association and Society for Pattern RecognitionBritish Machine Vision Conference
cosine_similarity(a, b) # 定义a与b之间的距离为x print(x.size()) y = 2 * torch.empty(100).random_(2) - 1 output = hinge_loss(x, y) print(output.item()) hinge_loss = nn.HingeEmbeddingLoss(margin=0.2, reduction="none") output = hinge_loss(x, y) print(output) 输出: torch...