在NLP大模型中,自回归损失常用于机器翻译、对话生成等任务。在实际应用中,选择合适的Loss函数取决于具体的任务和数据集。在NLP大模型的训练过程中,通常会使用多个任务和多个Loss函数来共同优化模型。通过合理地选择和组合Loss函数,可以进一步提高NLP大模型的性能和准确性。除了上述介绍的几种Loss函数外,还有一些其他的Los...
1. BCELoss 2. CELoss 3. MSELoss 4. FocalLoss 5. DiceLoss 1. BCELoss 用于二分类任务,二值交叉熵(Binary Cross Entropy)。 公式如下,其中y是真实值, 是预测值: 注意: 真实值需要经过onehot编码成0,1值; 预测值可以通过sigmoid成为(0,1)区间; 真实值和预测值的维度一样。 使用方式如下: class tor...
loss6 = F.binary_cross_entropy(sigmoid, target1) print(loss6) loss7 = F.binary_cross_entropy_with_logits(input, target1) print(loss7) loss = nn.BCELoss(reduction='mean') loss8 =loss(sigmoid, target1) print(loss8) loss =nn.BCEWithLogitsLoss() loss9 =loss(input, target1) print(l...
布尔NLPer 26 人赞同了该文章 目录 收起 引言 1 基本概念 2 二分类任务 3 多分类任务 4 多标签分类任务 5 softmax、log_softmax、CrossEntropyLoss 、NLLLoss 四个函数的对比 6 结束语 引言 本文我将和大家分享一下二分类、多分类与多标签分类的区别与损失函数,以及softmax、log_softmax、CrossEntropy...
crossentropy是分类问题中常用的一种loss函数,其更为详细的内容描述我们已经在之前的博客【NLP笔记:浅谈交叉熵(cross entropy)】做过了一番讨论,因此这里就不再详细展开了,仅仅给出其定义公式如下: 4. KLDivergence KL Divergence同样在我们之前的博客【NLP笔记:浅谈交叉熵(cross entropy)】中进行了一些简单的介绍。
NLP 任务中,数据类别不均衡问题应该是一个极常见又头疼的的问题了。最近在工作中也是碰到这个问题,花了些时间梳理并实践了下类别不均衡问题的解决方式,主要实践了下“魔改”loss(focal loss, GHM loss, dice loss 等),整理了下。所有的 Loss 实践代码在这里: ...
布尔NLPer 9 人赞同了该文章 目录 收起 引言 1 单标签到多标签 2 众里寻她千百度 2.1 组合softmax 2.2 自动确定阈值 3 暮然回首阑珊处 3.1 统一的loss形式 3.2 用于多标签分类 3.3 代码实例 4 结论 5 结束语 引言 目前在公司里面接手的大部分项目都是基于多标签的文本分类任务,前一段时间做的一个多...
多标签分类:任务有多个类别,每个样本可以属于多个类别,如新闻可能同时属于体育、财经、教育。接下来,分析二分类任务:输出层仅有一个单元,使用sigmoid损失函数和二分类交叉熵损失。torch中提供两种二分类损失函数:BCELoss 和 BCEWithLogitsLoss。二者区别在于BCEWithLogitsLoss直接对最后的logits进行处理,...
“No valid path found, Loss: inf ” 出现这个warning/Error message 的原因就是 Y 的长度大于X 的长度, 导致CTC 无法计算。 解决方案就是检查训练集 中的label 和 实际内容是否相符。 比如, 对于 scene text recognition, 图像中是 hello, how are you doing。 而label 是 hello. 这样的训练集肯定会出问...
今天分享一种利用Dice Loss来解决NLP任务中样本不平衡性问题的方法,该思路来自2020年ACL会议一篇paper《Dice Loss for Data-imbalanced NLP Tasks》。在NLP任务,我们最常见用的目标函数就是交叉熵。在很多数据场景下,存在样本不平性的问题,使用交叉熵会有些缺陷,因为它在计算过程中将每类别的权重视为一样,这样模型...