Info NCE loss是NCE的一个简单变体,它认为如果你只把问题看作是一个二分类,只有数据样本和噪声样本的话,可能对模型学习不友好,因为很多噪声样本可能本就不是一个类,因此还是把它看成一个多分类问题比较合理(但这里的多分类k指代的是负采样之后负样本的数量,下面会解释)。于是就有了InfoNCE loss,公式如下: L_q ...
总之，InfoNCE损失的核心思想是通过最大化正样本对的概率来推动模型学习有用的特征表示，同时最小化负样...
注意,PyTorch的Cross Entropy Loss与其它框架的不同,因为PyTorch中该损失函数其实自带了“nn.LogSoftmax”与“nn.NLLLoss”两个方法。因此,在PyTorch的Cross Entropy Loss之前请勿再使用Softmax方法! 使用场景 当现在面临多分类问题(不限于二分类问题)需要Loss函数时,Cross Entropy Loss是一个很方便的工具。 公式 其...
infonce loss公式的写法 InfoNCE Loss的公式如下: InfoNCE Loss = - 1/N ∑ i=1 N log(A+/A++B-) 其中,N是样本的数量,qi是查询样本i的编码向量,ki+是与查询样本i相对应的正样本的编码向量,ki-是与查询样本i不对应的负样本的编码向量,τ是温度系数,用于调节相似度得分的分布。 这个公式中,分子只包含...
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对比学习的infonceloss损失函数设计用于优化模型在正负样本对上的性能。通过计算正样本之间的相似度与负样本之间的距离，infonceloss鼓励模型增强对相似样本的识别能力，同时抑制与不同样本的相似性。这一过程有助于模型更好地学习和提取特征，进一步提升模型的性能。总之，对比学习通过构造正负样本对，采用无...
infonce loss 温度系数的计算方法是基于实验数据或理论模型。一般来说,我们可以通过测量材料在不同温度下的电导率,并利用这些数据来计算温度系数。另外,一些理论模型也可以用来预测材料的温度系数,例如基于能带理论的计算方法。 在实际应用中,我们常常关注材料的温度系数是否稳定和可控。如果材料的温度系数较大且不稳定,那...
InfoNCE loss本质上是一种基于对比学习的损失函数，它通过定义正负样本对来指导模型学习，其核心思想可以类比于字典查询，即训练编码器以完成这一任务。正样本对指的是查询与一个特定匹配的样本，而负样本对则是查询与字典中其他样本的集合。InfoNCE loss旨在使模型在查询与正样本相似，同时与其他负样本不...
infonce loss函数 信息熵损失函数(Information Loss Function)是指在机器学习和统计学中用来衡量模型预测结果与实际结果之间差异的一种函数。它通常用于衡量分类模型的性能,特别是在多类别分类问题中。信息熵损失函数的形式通常是基于信息熵的定义而来的,信息熵是信息论中用来衡量随机变量不确定性的度量。在分类问题中,...
以下链接讲解清晰,供参考 对比学习损失(InfoNCE loss)与交叉熵损失的联系,以及温度系数的作用 - 知乎 (zhihu.com)