一、train代码 loss的计算方法为neg_log_likelihood(),我们跳转到该方法。 二、neg_log_likelihood() 第一行代码:在输入句子 “我爱饭” 的情况下,经过_get_lstm_features()方法可以得到一个(3*4)的tensor,分别表示“我”、“爱”、“饭” 对于{START,N,V,END}标签的可能性。 如feats[‘爱’][N]=0.2...
def neg_log_likelihood(self, sentence, tags): # CRF损失函数由两部分组成,真实路径的分数和所有路径的总分数。 # 真实路径的分数应该是所有路径中分数最高的。 # log真实路径的分数/log所有可能路径的分数,越大越好,构造crf loss函数取反,loss越小越好 feats = self._get_lstm_features(sentence) forward_s...
loss = model.neg_log_likelihood(sentence_in, targets) # Step 4. Compute the loss, gradients, and update the parameters by # calling optimizer.step() loss.backward() optimizer.step() # Check predictions after training with torch.no_grad(): precheck_sent = prepare_sequence(training_data[0]...
为方便求解,我们一般将这样的损失放到log空间去求解,因为log函数本身是单调递增的,所以它并不影响我们去迭代优化损失函数。 KaTeX parse error: No such environment: align at position 8: \begin{̲a̲l̲i̲g̲n̲}̲ loss &= -log \… 千呼万唤始出来,这就是我们CRF建模的损失函数了。我们...
[t] for t in tags], dtype=torch.long) # 前向传播 loss = model.neg_log_likelihood(sentence_in, targets) # 反向传播,梯度更新 loss.backward() optimizer.step() # 检查训练之后的数据 with torch.no_grad(): precheck_sent = prepare_sequence(training_data[0][0], word_to_ix) print(model...
loss function: 在这里插入图片描述 在对损失函数进行计算的时候,S(X,y)的计算很简单,而 在这里插入图片描述 (下面记作logsumexp)的计算稍微复杂一些,因为需要计算每一条可能路径的分数。这里用一种简便的方法,对于到词wi+1的路径,可以先把到词wi的logsumexp计算出来,因为 ...
loss = model.neg_log_likelihood(sentence_in, targets) # Step 4. Compute the loss, gradients, and update the parameters by # calling optimizer.step() loss.backward() optimizer.step() # Check predictions after training with torch.no_grad(): ...
defneg_log_likelihood(self, words, tags):# 求负对数似然,作为loss ... def_score_sentence(self, frames, tags):# 求路径pair: frames->tags 的分值 ... def_forward_alg(self, frames):# 求CRF中的分母"Z", 用于loss ... def_viterbi_decode(self, frames):# 求最...
loss在参数空间中的最小值）。但是如果损失为负，那么θ就会沿着反极值点方向走，这会让损失的收敛变得...
更新后的loss function,有两部分组成: 1.给定序列的真实的tag序列的分数:即 2.给定序列的所有可能的tag序列的分数:即 # Compute loss functiondefneg_log_likelihood(self,sentence,tags):""" sentence: token index at each timestamp tags: true label index at each timestamp ...