逻辑损失函数是监督学习文献中广泛使用的一种简单的凸损失函数。它在数学上表示为: 损失是为“N ”个样本定义的,这些样本由“s_i”表示,相应的标签(无论样本是否属于同一分布)由“y_i”表示。 6. NT-Xent 损失 Normalized Temperature-scaled Cross-Entropy 或 NT-Xent 损失是多类 N 对损失的修改,增加了温度...
NT-Xent 损失是使用一对通过编码器网络传递的图像的增强视图来计算的，以获得它们相应的表示。 对比损失的目标是鼓励同一图像的两个增强视图的表示相似，同时迫使不同图像的表示不相似。NT-Xent 将 softmax 函数应用于增强视图表示的成对相似性。 softmax 函数应用于小批量内的所有表示对，得到每个图像的相似性概率...
keras.losses.Reduction.NONE”，这是为了保持"sim_ik“和"sim_jk”中的形状一致，因为否则导致的损失...
实际上,大家普遍使用的 NT-Xent 对比损失存在两个问题:1)判别能力不强,易受到噪声数据干扰;2)无法建模多个句子间的语义顺序。 ▲ 这里展示了三个不同句子的表示可视化,不同颜色代表不同句子,每个句子经过BERT模型多次不同的dropout,因此表征具有一定的随机性(dropout可以看成一种噪声)。可以看出SimCSE得到的表征Sb和...
分类问题希望解决的是将不同的样本分到事先定义到的经典损失函数。分类问题希望解决的将不同的样本分到...