本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型,并重点阐述实现细节和代码示例。三元组损失是一种对比损失函数,通过缩小锚点与正例间的距离,同时扩大锚点与负例间的距离来优化…
获取token IDs 和 attention masks 后,需要将其存储并创建一个自定义的 PyTorch 数据集。 import randomfrom collections import defaultdictimport torchfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoader, Sampler, SequentialSampler class CustomTrip...
训练过程中使用 torch.cdist() 计算嵌入间的距离矩阵,并根据距离选择最难正例和最难负例。PyTorch 的 TripletMarginLoss 用于计算损失。 结论与讨论 实践表明,Batch Hard Triplet Loss 在某些情况下并非最优选择。例如,当正例样本内部差异较大时,强制其嵌入相似可能适得其反。 本文的重点在于 PyTorch 中自定义批次...
本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型,并重点阐述实现细节和代码示例。三元组损失是一种对比损失函数,通过缩小锚点与正例间的距离,同时扩大锚点与负例间的距离来优化模型。 数据集准备与处理 一般的嵌入模型都会使用Sentence Transformer ,其中的 encode() 方法可以直接处理...
利用PyTorch的三元组损失Hard Triplet Loss进行嵌入模型微调 本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型,并重点阐述实现细节和代码示例。三元组损失是一种对比损失函数,通过缩小锚点与正例间的距离,同时扩大锚点与负例间的距离来优化模型。
本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型,并重点阐述实现细节和代码示例。三元组损失是一种对比损失函数,通过缩小锚点与正例间的距离,同时扩大锚点与负例间的距离来优化模型。 数据集准备与处理 一般的嵌入模型都会使用Sentence Transformer ,其中的 ...
main_train_triplet.py main_tsne.py model_on_top.py README Apache-2.0 license Triplet SemiHardLoss PyTorch semi hardtriplet loss. Based on tensorflow addons version that can be foundhere. There is no need to create a siamese architecture with this implementation, it is as simple as following...
之前一直自己手写各种triphard,triplet损失函数, 写的比较暴力,然后今天一个学长给我在github上看了一个别人的triphard的写法,一开始没看懂,用的pytorch函数没怎么见过,看懂了之后, 被惊艳到了。。因此在此记录一下,以及详细注释一下 classTripletLoss(nn.Module):def__init__(self, margin=0.3):super(TripletLoss...
本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型,并重点阐述实现细节和代码示例。三元组损失是一种对比损失函数,通过缩小锚点与正例间的距离,同时扩大锚点与负例间的距离来优化模型。 数据集准备与处理 一般的嵌入模型都会使用Sentence Transformer ,其中的 encode() 方法可以直接处理文本...
Learning Spread-out Local Feature Descriptor with HardNet model (Working hard to know your neighbor's margins: Local descriptor learning loss) in PyTorch. - ColumbiaDVMM/hardnet