NCE是有着很强的理论保证的,如果负采样足够多,那么nce loss的梯度与原始超大规模softmax的梯度趋于一致。 info NCE Loss 有了如上nce loss的简答描述,info necloss是nce的一个简答变体,引入的主要思想是 如果你只把问题看作是一个二分类,只有数据样本和噪声样本的话,可能对模型学习不友好,因为很多噪声样本可能本...
NCE Loss： 全称：Noise Contrastive Estimation Loss。 应用领域：主要用于自然语言处理领域，特别是在分类问题中类别过多导致softmax交叉熵损失函数计算量过大的情况下。 核心思想：将大规模的softmax计算问题转换为多个二分类问题。对于每个潜在的负例，判断它是否与正例匹配，从而显著降低计算复杂度。信息...
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...
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…
NCE Loss的一般表示形式为: 但是,如果把整个数据集剩下的数据都当作负样本(即噪声样本),虽然解决了类别多的问题,计算复杂度还是没有降下来,解决办法就是做负样本采样来计算loss,这就是estimation的含义,也就是说它只是估计和近似。 InfoNCE Loss Info NCE loss是NCE的一个简单变体,它认为如果你只把问题看作是一...
从NCE loss到InfoNCE loss,关于NCEloss:知乎上的一些介绍的文字 https://zhuanlan.zhihu.com/p/58369131github上的介绍文字:https://leimao.github.io/article/Noise-Contrastive-Estimation/NCEbridgesthegapbetweengenerativemodelsanddiscriminati
NCELoss，即Negative Class Estimation损失函数，是一种通过负样本采样方法简化softmax层计算的策略。以下是NCELoss的通俗解释：目的：在处理包含大量词汇或类别的问题时，softmax层的计算会非常消耗资源。NCELoss旨在解决这一问题，通过不直接计算完整的归一化项来降低计算复杂度。方法：NCELoss采用负样本采样...
Contrastive Predictive Coding 是一种通过预测能力进行无监督表示学习的方法，而NCE Loss是用于衡量预测结果与实际值相似度的一种损失函数。以下是两者的详细解释：Contrastive Predictive Coding : 目标：CPC的目标是找到能有效表示原始数据的隐藏向量，这些隐藏向量应具备良好的预测性能，特别适用于数据维度高...
通俗易懂的NCE Loss NCE loss : Noise Contrastive Estimation 他的直观想法:把多分类问题转化成二分类。 之前计算softmax的时候class数量太大,NCE索性就把分类缩减为二分类问题。 之前的问题是计算某个类的归一化概率是多少,二分类的问题是input和label正确匹配的概率是多少。 问题: 通常训练例如word2vec的时候,...
求通俗易懂解释下nce loss？直观想法：把多分类问题转化成二分类。之前计算 softmax的时候类别数量太大...