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...
在这个等式中,如果我们只有一个负样本而不是(N-1),那么得到的等式将等同于多类分类问题的 softmax 损失函数。 4.InfoNCE InfoNCE,其中 NCE 代表噪声对比估计,是另一种类型的对比损失函数。 如果“S = {s_1, s_2, …, s_N}”表示包含一个正样本和“N-1 ”个负样本的“N”个随机样本集合,则损失函数...
对比损失函数，也称为归一化温度标度交叉熵损失 (NT-Xent)，是 SimCLR 的一个关键组成部分，它鼓励模型学习相同图像的相似表示和不同图像的不同表示。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...
提出的方法:本文提出一种 ArcSCE 方法,基本思想是将之前在欧氏空间中进行操作的 NT-Xent 目标函数转换到角度空间中,目的是强化成对判别性特征,并建模句子间的语义顺序关系。 Method ArcCSE 框架分为两个部分,一是成对判别性建模;二是三元语义顺序建模。分别设计了两个对比学习损失函数进行联合优化。 ▲ArcCSE框架。
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...