NCE损失函数,即Noise Contrastive Estimation损失函数,是一种非监督学习技术,可以克服数据量不足和标签数据量不足的问题。本文将详细介绍NCE损失函数的原理,其特点和用途,以及实现NCE损失函数的方法。 什么是NCE损失函数 NCE损失函数是一种无监督学习技术,其目的是从输入样本中学习到特征之间的相互关系,而无需使用标签...
NCE损失函数广泛应用于自然语言处理、推荐系统等领域的大规模分类问题。例如,在自然语言处理中,词向量生成模型Word2Vec就采用了NCE损失函数来训练模型。Word2Vec通过预测给定上下文中的目标词来生成词向量,而NCE损失函数则用于优化这一预测过程,使得生成的词向量能够更好地捕捉语义信息。 在推荐系统中,NCE损失函数也被用...
而在InfoNCE loss中类别只有两类或者几类,而交叉熵损失函数每一个用户或者商品自成一类,softmax操作在如此多类别上进行计算是非常耗时的,再加上有指数运算的操作,这导致计算复杂度相当高且不能实现。因此在对比学习中使用InfoNCE Loss而不是交叉熵损失和NCE Loss。 总结 InfoNCE Loss是为了将N个样本分到K个类中,K...
nce_loss的实现逻辑如下: _compute_sampled_logits: 通过这个函数计算出正样本和采样出的负样本对应的output和label sigmoid_cross_entropy_with_logits: 通过 sigmoid cross entropy来计算output和label的loss,从而进行反向传播。这个函数把最后的问题转化为了num_sampled+num_real个两类分类问题,然后每个分类问题用了交...
tf.nn.nce_loss是word2vec的skip-gram模型的负例采样方式的函数,下面分析其源代码。 1 上下文代码 其中, train_inputs中的就是中心词,train_label中的就是语料库中该中心词在滑动窗口内的上下文词。 所以,train_inputs中会有连续n-1(n为
4关于word2vec的skip-gram模型使⽤负例采样nce_loss损失函 数的源码剖析 tf.nn.nce_loss是word2vec的skip-gram模型的负例采样⽅式的函数，下⾯分析其源代码。1 上下⽂代码 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.nce_loss(weights=nce_weights,biases=nce_biases,labels=train_labels,inputs=embed,num_sampled...
tf.nn.nce_loss是word2vec的skip-gram模型的负例采样方式的函数,下面分析其源代码。 1 上下文代码 loss = tf.reduce_mean( tf.nn.nce_loss(weights=nce_weights, biases=nce_biases, labels=train_labels, inputs=embed, num_sampled=num_sampled, ...