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...
布尔NLPer 29 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...
通过合理地选择和组合Loss函数以及优化模型架构,可以进一步提高NLP大模型的性能和准确性。随着深度学习技术的不断发展,未来将有更多优秀的Loss函数和模型架构被提出和应用到NLP领域中。 此外,在NLP大模型的开发与部署过程中,借助专业的平台如千帆大模型开发与服务平台,可以更加高效地进行模型训练、调优和部署。该平台提供...
计算过程为:softmax——log——nllloss softmax输出在0-1之间 log输出在负无穷到0之间,softmax和log可合并为F.log_softmax操作 nllloss取log输出中相应位置的值,求平均后取负,输出在0到正无穷之间 有多种实现方法,下例中所有loss=tensor(1.3077)
https://github.com/shuxinyin/NLP-Loss-Pytorch 数据不均衡问题也可以说是一个长尾问题,但长尾那部分数据往往是重要且不能被忽略的,它不仅仅是分类标签下样本数量的不平衡,实质上也是难易样本的不平衡。 解决不均衡问题一般从两方面入手: 1. 数据层面:重采样,使得参与迭代计算的数据是均衡的; ...
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标签意图识别的标签个数多达上百个,在实际训练分类模型过程中出现了严重的类别数据不均衡问题,对模型的训练结果影响很大。本文主要引用“ 苏剑林”大佬...
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，...
Focal Loss的最终形式结合了上面的公式(2). 这很好理解,公式(3)解决了难易样本的不平衡,公式(2)解决了正负样本的不平衡,将公式(2)与(3)结合使用,同时解决正负难易2个问题! 最终的Focal Loss形式如下: 实验表明 取2, 取0.25的时候效果最佳。 这样以来,训练过程关注对象的排序为正难>负难>正易>负易。
“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...