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...
公式4是y = 1时的Focal loss和预测概率p之间关系。其中,gamma=0时,即为二值交叉熵函数loss=-log , y = 1。Focal loss只是在原有函数上加个权重,我们可以单独画出y = 1的权重函数图像: 原始的BCE Loss函数如下左图,加上上图紫色线的权重后,Focal Loss如下右图: 画图所用到的代码: import numpy as np...
loss = nn.BCELoss(reduction='mean') loss8 =loss(sigmoid, target1) print(loss8) loss =nn.BCEWithLogitsLoss() loss9 =loss(input, target1) print(loss9) def binary_cross_entropyloss(prob, target, weight=None): weight=torch.ones((3,3)) # 正样本权重 loss = -weight * (target * torc...
torch中二分类损失函数有两种,它们分别是:torch.nn.BCELoss() 和 torch.nn.BCEWithLogitsLoss() BCE这三个字母其实就是binary cross entropy的缩写。两者区别在: (1)BCELoss:需要先将最后一层经过sigmoid进行缩放然后再通过该函数。(2)BCEWithLogitsLoss:BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid + BCELoss合成一步,不再...
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。
loss一般是正的,训练过程中越来越小。 0-1 loss 应用场景:回归问题 只要预测值和标签值不相等或者差距大于阈值,loss+=1 直接对应分类判断错误的个数,属于非凸函数 abs loss(绝对值损失) 计算预测值与目标值的差的绝对值。 Mean Absolute Error(MAE) ...
2. loss function整理 1. MSE(Mean Square Error) MSE算是最为直接的一种loss了,直接将预测结果与真实结果之间的欧几里得距离作为loss,从而将预测结果与真实结果相逼近。 其定义式为: MSE常被用于回归问题中当作损失函数。 2. MAE(Mean Abosolute Error) ...
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...
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类别不均衡问题的解决方式,主要实践了“魔改”loss(focal loss, GHM loss, dice loss 等),整理如下。 所有的 Loss 实践代码在这里: ...
三元组损失 triplet loss 设计初衷: 让x与这个跟他同类的点距离更近,跟非同类的点距离更远。 d是距离,m的含义是,当x与x+的距离减去x与x-,如果小于-m时,对损失函数的贡献为0, 如果大于-m时,对损失的贡献大于0. 含义就是:当负例太简单时,不产生损失,这个损失的目标是,挑选困难样本进行分类。