一、问题的来源 Noise Contrastive Estimation Loss(一下简称NCE loss)是从NLP(自然语言处理)这个领域里被提出来的,解决的是分类问题中类别过多导致的带softmax激活层的交叉熵损失函数计算量过大的问题,为了完全理解这个东西,我们先讲讲一般多分类交叉熵损失函数出现的问题。 在NLP中,有一类任务叫填词任务,即给定一...
NCE Loss = log(P(same)) + k * E[log(1 - P(diff))] 其中,same表示正样本,diff表示负样本,P(same)表示正样本的概率,P(diff)表示负样本的概率,k表示负采样的数量,E表示期望。 NCE损失函数的优点是不需要标注数据,可以节省大量人力和时间成本,同时在训练大型模型时也具有较好的收敛性能。©...
nceloss/info nceloss 徐s 9 人赞同了该文章 对比学习损失函数比较常用的有nceloss/infonecloss等 NCE Loss 求通俗易懂解释下nce loss? Noise Contrastive Estimation Loss(NCE loss)是从nlp(自然语言处理)领域提出的,主要解决的分类问题中类别数过多导致的softmax交叉熵损失函数计算量过大的问题。参考如上的资料...
NCE Loss(Noise Contrastive Estimation Loss)是一种用于训练神经网络模型的损失函数,它结合了负采样的思想。NCE Loss的主要目的是在二分类问题中,通过最大化似然函数来得到最优的参数。 在NCE Loss中,我们将原始的多分类问题转化为二分类问题。对于每个正样本,我们生成一个或多个负样本,并将它们与正样本一起输入到...
NCELoss，也称为Negative Class Estimation（NCE）损失函数，是一种简化softmax层计算的策略。在训练阶段，模型通过计算归一化常数确保概率分布之和为1。然而，在计算这个常数时，对于包含大量词汇或类别的问题，如语言模型，会非常消耗资源。NCE的创新之处在于它不直接计算完整的归一化项，而是采用负样本采样...
NCE Loss，全称为Noise Contrastive Estimation Loss，是一种在自然语言处理领域中，为了解决分类问题中类别过多导致的softmax交叉熵损失函数计算量过大而提出的方法。其核心思想是将大规模的softmax计算问题转换为多个二分类问题。假设我们有一个用户x和他点击过的物品y。softmax公式用于计算正例概率，但在...
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<<N,而不是NCE Loss的二分类或者交叉熵损失函数的完全分类,是契合对比学习LightGCN即SGL算法的损失函数。 参考链接: 求通俗易懂解释下nce loss? - 知乎...
从结果可以看出,我们进行的无监督学习的密度估计可由监督学习算法logistic regression来学习,这就是监督学习与无监督学习的联系。 3.算法特性及优缺点 4.实现和具体例子 噪音对比估计(NCE) tensorflow tf.nn.nce_loss()源代码学习 Tensorflow 的NCE-Loss的实现和word2vec 深度学习库 TensorFlow (TF) 中的候选采样...
先看看tensorflow的nce-loss的API: defnce_loss(weights, biases, inputs, labels, num_sampled, num_classes, num_true=1, sampled_values=None, remove_accidental_hits=False, partition_strategy="mod", name="nce_loss") 假设nce_loss之前的输入数据...
常用的采样函数有log-uniform分布和训练数据中类别出现分布等。理论指导实践，代码中每一步都是有理论依据的，理解其背后的数学原理才能活学活用。NCE和Sampled Softmax公式推导上有很多相通的思想，修正公式不同，NCE使用sigmoid+logloss，Sampled Softmax使用softmax+logloss。