在TensorFlow 中,可以使用 tf.nn.nce_loss 函数来实现 NCE Loss。这个函数需要几个关键的参数,包括: weights:模型的权重。 biases:模型的偏置。 labels:目标标签。 inputs:模型的输入。 num_sampled:从噪声分布中采样的样本数。 num_classes:类别的总数。 num_true:每个样本中目标类别的数量。 sampled_values:从...
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,...
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。©...
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_...
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...
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 ...
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...
NCE损失(Noise-Constrastive Estimation Loss) 1.算法概述 假设X是从真实的数据(或语料库)中抽取的样本,其服从一个相对可参考的概率密度函数P(d),噪音样本Y服从概率密度函数为P(n),噪音对比估计(NCE)就是通过学习一个分类器把这两类样本区别开来,并能从模型中学到数据的属性。
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...