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,给出nce loss的解释. 参看softmax公式: 1.x,...
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...
关于NCE loss:知乎上的一些介绍的文字 https://zhuanlan.zhihu.com/p/58369131 github上的介绍文字:https://leimao.github.io/article/Noise-Contrastive-Estimation/ NCE bridges the gap between generative models and discriminative models, rather than simply speedup the softmax layer. 知乎上的说法,NCE强大之...
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1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值f(x) 与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用L(Y,f(x)) 来表示。损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分。模型的风险结构包括了风险项和正则项,通常如下所示: 其中,...
作者丨Lethe@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/334772391 0 『前言』 作为刚入门自监督学习的小白,在阅读其中 Contrastive Based 方法的自监督论文时,经常会看到 InfoNCE 这个 loss(在 CPC 的论文中提出),之前只知道它的思想来自于 ...
Airbnb embedding召回，用的是nce loss。你这么说，也没毛病，但是更准确的说法是，它用了negative ...
nce,噪声对比估计,nce loss,与其说它是一个loss function,不如说是一系列操作构成的花式的二元交叉熵,nce loss并不像hinge loss之类的loss function,它本身并没有产生新的loss function公式,而是结合了二元交叉熵这个基本的损失函数和采样的操作。 这一点如果熟悉deep metric learning的话会觉得非常familiar,因为dml中...
51CTO博客已为您找到关于tf.nn.nce_loss的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及tf.nn.nce_loss问答内容。更多tf.nn.nce_loss相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
从NCEloss到InfoNCE loss 关于NCEloss:知乎上的一些介绍的文字 https://zhuanlan.zhihu.com/p/58369131 github上的介绍文字:https://leimao.github.io/article/Noise-Contrastive-Estimation/NCEbridges the gap between generative models and discriminati