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...
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对比学习常用loss——InfoNCE [2] 其中q就是我们的样本A的特征,k+是正样本,k_i是其他样本。 具体使用的时候,最直接最简单粗暴的训练方式是:以采用一种数据扩增为例,一个batch为N的训练样本,通过数据扩增,变成了2N个样本,其中有1个正样本,2N-2个负样本。