总而言之,DSSM 损失函数不是 Pointwise loss,也不是像 triplet loss 这种传统的 Pairwise Loss。从不同的角度看,DSSM 损失函数即可以是 Pairwise Loss 的增强版,也可以是 Listwise loss 的近似版,介于二者之间。 DSSM 损失函数有如下优势: 与Pointwise Loss 相比,该损失函数具有 Pairwise Loss 的排序能力; 与...
使用DSSM解决不同的问题,我们通常使用不同的loss函数, 例如分类问题,我们通常使用cross_entropy, 回归问题,我们会使用mean square error,对于Rank的问题,我们会专门设计pairwise的loss函数,今天我们会通过阅读PaddlePaddle的源码,来了解下这三类Loss在PaddlePaddle是如何设计的。 分类or回归: def _build_classification_or_...
loss震荡幅度大 正常情况下,每个epoch中batch_loss是逐渐减小的,若loss较大且反复震荡,则会导致模型无法收敛,若loss很小,震荡则是趋于收敛的表现。 batch_loss较大,并且震荡,说明数据分布不均匀,经过检查发现数据是和标准问题对应的,比如前50个问题对应问题A,51-110问题对应问题B,其分布具有特定性而非随机性。 因...
解决方法就是随机打乱数据,使其分布没有“特点”,batch之间越接近,数据分布越好。 调整数据分布后,batch_loss相对稳定,loss有了进一步下降,与最初loss相比,最终loss约下降1/3(这是远远不够的,loss下降90%才可初步体现模型效果,至少下降95%才能有较好表现)。 ...
如DSSM双塔模型原理及在推荐系统中的应用中提到的,实际上使用DSSM解决不同的问题,我们通常使用不同的loss函数,双塔模型通过使用不同的label构造不同的模型,比如点击率模型采用用户向量和文章向量内积结果过sigmoid作为预估值,用到的损失函数为logloss,时长模型直接使用用户向量和文章向量的内积作为预估值,损失函数为mse...
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由此,以0.4作为softmax输出的学习目标,间接达到softmax的输入值大于0.9,即query与正样本的相似度大于0.9。更改损失函数后,模型loss迅速下降,终于可以正常训练。 模型差异较大 模型调试阶段,一直以A语料为训练数据,以Top10的语义召回率R为评价指标,随着参数调优,R从0.6逐渐上升,一度达到0.91,由此确定了模型的最佳参数...
loss="binary_crossentropy", metrics=['accuracy']) model.summary() 笔者也尝试过基于Transformer的多塔模型,限于篇幅,代码就不提供了,结构如下,其效果明显优于基于TextCNN-DSSM模型。 三、DSSM的优缺点 3.1、优点 相比于LSA、LDA、Autoencoder等方法等语义模型存在字典爆炸问题,DSSM在计算上花销更少 ...
以上的损失函数是原始论文中提及的损失函数,同样,可以采用其他的损失函数形式,如直接使用相似性或者采用Triplet loss。 2.3. DSSM模型的训练 在训练的过程中,样本的构建也至关重要,对于Q,选择一个正样本D+以及4个负样本{D−j;j=1,⋯,4},除了样本选择之外,需要计算损失函数的梯度,以便计算除网络中的参数Wi和...
train_step = tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate).minimize(loss) 1 2 3 1 2 3 ## 3.6 开始训练 # 创建一个Saver对象,选择性保存变量或者模型。 saver = tf.train.Saver() # with tf.Session(config=config) as sess: with tf.Session() as sess: ...