1. 均方误差（Mean Squared Error, MSE）损失函数是最常用的回归问题损失函数之一。对于回归问题，模型的输出是一个连续值。MSE损失函数计算模型预测结果与真实标签之间的平均差异的平方。通过最小化MSE损失函数，我们可以使模型的预测结果尽可能接近真实标签。2. 交叉熵（Cross Entropy）损失函数是常用的分类问题损失...
常见的损失函数包括回归问题的均方误差(MSE)损失函数和分类问题的交叉熵(Cross-Entropy)损失函数等。这些损失函数的选择取决于具体任务和数据类型。 在MLM任务中,损失函数的选择和使用是十分关键的。选择合适的损失函数可以有效地降低预测值与真实值之间的差异,提高模型的预测精度和泛化能力。同时,在训练过程中,通过反向...
MLM损失函数是指在训练BERT模型时用到的一种特殊的损失函数,它的主要目的是通过对输入序列中一些标记进行掩盖,并引导模型预测这些掩盖标记的具体内容,从而达到对双向语境的建模。具体而言,在输入序列中,随机选择一部分标记并将其替换为特殊的掩盖标记[MASK],然后模型需要根据上下文来预测这些掩盖标记的具体内容。这样一来...