Point-wise类方法并没有考虑同一个query对应的documents间的内部依赖性,完全从单文档的分类角度计算,没有考虑文档之间的相对顺序; 和Pair-wise类似,损失函数也没有模型到预测排序中的Position位置信息; (三)listwise List-wise排序是将整个item序列看作一个样本,通过直接优化信息检索的评价方法和定义损失函数两种方法来...
loss = torch.log(1 + torch.exp(reject_reward - chosen_reward)).mean() return loss 公式 LogExpLoss的损失函数为: Loss=log(1+exp(−(ra−rb))) 无margin时的等价性证明 在没有margin参数的情况下,PairWiseLoss和LogExpLoss是完全等价的。下面通过数学推导来证明这一点。 PairWiseLoss最终...
基于此,我们提出了稀疏Pairwise损失函数以降低对坏对的采样概率,从而减轻坏对在训练过程的不利影响。 图2. 行人ReID数据集上不同级别的类内差异 方法介绍:我们提出的稀疏Pairwise损失函数(命名为SP loss)针对每一类仅采样一个正样本对和一个负样本对。其中负样本对为该类别与其他所有类别间最难的负样本对,而正...
input_dim)# 随机生成一个batch内数据的标签(0,1,2,3或4)y = torch.randint(0,5, (batch_size,))# 定义一个预测模型,比如一个线性层model = nn.Linear(input_dim,1)# 得到预测分数scores = model(x)# 定义pairwise loss函数
case the loss function used is a pairwise loss function (M, (x, y), (x , y )) = φ(yy (1 −M(x, x ))) where φ is the hinge loss function. In general, a pairwise loss function is of the form : H × X × X → R + where H is the hypothesis space and X is the...
一、Pairwise方法 基本原理：Pairwise方法是一种基于成对比较的学习范式，它通过将数据集中的样本对输入模型，并训练模型以区分这些样本对来优化排序任务。在单塔模型中，这意味着模型需要学习如何根据输入的两个样本来判断它们的相对相关性。训练过程：使用Pairwise loss函数，如RankNet、LambdaRank等，来...
2.LTR三大结构:Pointwise, Pairwise, Listwise 序模型按照样本生成方法和损失函数loss的不同,可以划分成Pointwise, Pairwise, Listwise三类方法: Pointwise排序学习(单点法): 将训练样本转换为多分类问题(样本特征-类别标记)或者回归问题(样本特征-连续值)
双塔模型,使用ERNIE-Gram预训练模型,使用margin_ranking_loss训练模型。 评估指标 (1)采用 AUC 指标来评估排序模型的排序效果。 效果评估先看 训练方式模型epochAUC训练时长其他 pairwise ERNIE-Gram 1(仅1w steps) 0.791 20min 个人 CrossEncoder rocketqa-base-cross-encoder 1(仅1w steps) 0.785 20min 个人 ...
2.LTR三大结构:Pointwise, Pairwise, Listwise 序模型按照样本生成方法和损失函数loss的不同,可以划分成Pointwise, Pairwise, Listwise三类方法: Pointwise排序学习(单点法): 将训练样本转换为多分类问题(样本特征-类别标记)或者回归问题(样本特征-连续值)
2.LTR三大结构:Pointwise, Pairwise, Listwise 序模型按照样本生成方法和损失函数loss的不同,可以划分成Pointwise, Pairwise, Listwise三类方法: Pointwise排序学习(单点法): 将训练样本转换为多分类问题(样本特征-类别标记)或者回归问题(样本特征-连续值)