n-pair loss是基于一对样本的损失函数,它通过对正负样本进行比较,来评估模型的预测结果。具体来说,对于每个样本对(x, y),其中x是输入特征,y是对应的标签,n-pair loss的计算过程如下: 1. 计算模型预测概率分布P(y|x)与真实标签分布P(y)之间的KL散度; 2. 根据正负样本的标签差异,设定一个阈值δ; 3. 对于...
pos_distance=F.pairwise_distance(anchors,positives)# 计算anchor和negative之间的距离 neg_distance=F.pairwise_distance(anchors,negatives)# 计算损失函数 loss=torch.mean(torch.relu(pos_distance-neg_distance+self.margin))returnloss 代码语言:javascript ...
Triplet loss, (N+1)-tuplet loss, and multi-class N-pair loss with training batch construction. (N+1)元组损失可以定义如下: \mathcal{L}(\{x, x^+, \{x_i\}_{i=1}^{N-1}\}; f) = log(1 + \sum_{i=1}^{N-1} exp(f^T f_i - f^T f^+)) \\ ...
size(); int sum = 0; std::vector<std::pair<int, int>> loss(n); for (int i = 0; i < n; i++) { sum += nums[i]; loss[i] = {std::max(0, n - nums[i] / 2) - std::max(0, n - nums[i]), i}; } std::sort(loss.begin(), loss.end()); int allCost = 0...
Sentence-Pair+NSP Loss:与原 BERT 相同; Segment-Pair+NSP Loss:输入完整的一对包含多个句子的片段,这些片段可以来自同一个文档,也可以来自不同的文档; Full-Sentences:输入是一系列完整的句子,可以是来自同一个文档也可以是不同的文档; Doc-Sentences:输入是一系列完整的句子,来自同一个文档; ...
使用11-fold-cross-validation:将pairwise的数据分成11份,每次用一份进行验证,这样同一个模型可以训11个模型,最终embedding取平均。 finetune时使用三个损失函数,包括:mse loss (直接优化similarity)、KL loss (优化模型得到的sim和label sim的分布差距)、tag loss (也就是预训练的多标签分类loss)。单独使用mse会...
2-4 Loss函数 负log概率的原理,图源:https://ljvmiranda921.github.io/notebook/2017/08/13/softmax-and-the-negative-log-likelihood/#nll 现在,已经知道了模型是如何工作的,您可能更想知道我们将如何计算损失函数。我们需要一个足够强大的损失函数,以便我们的模型能够快速高效地学习。原型网络使用log-softmax损...
深度特征学习的优化目标是最大化 s_p,最小化 s_n。在两种基本学习范式中,采用的损失函数通常大相径庭,比如大家熟知的 sofmax loss 和 triplet loss。 这里不去在意相似性计算的具体方式——无论是样本对之间的相似性(相似性对标签情况下)还是样本与类别代理之间的相似性(类别标签情况下)。本文仅仅做这样一个假...
我们需要一个loss function(损失函数)去度量我们目前参数的好坏情况。 Loss = L[i] =(f(X[i],W),Y[i]) Loss_for_all = 1/N * Sum(Li(f(X[i],W),Y[i])) # Indicates the average 接着我们使用一种名为optimization(优化)的方法,找到一些适用于损失函数的参数,让我们的损失最小化。 用于SVM的...
2-4 Loss函数 负log概率的原理,图源:https://ljvmiranda921.github.io/notebook/2017/08/13/softmax-and-the-negative-log-likelihood/#nll 现在,已经知道了模型是如何工作的,您可能更想知道我们将如何计算损失函数。我们需要一个足够强大的损失函数,以便我们的模型能够快速高效地学习。原型网络使用log-softmax损...