Constrastive Loss Layer. 限于 Pairwise Ranking Loss 计算. 例如,可以用于训练 Siamese 网络。 PyCaffe Triplet Ranking Loss Layer. 用来训练 triplet 网络,by David Lu。 PyTorch CosineEmbeddingLoss. 使用余弦相似度的 Pairwise Loss。输入是一对二元组,标签标记它是一个正样本对还是负样本对,以及边距 margin。
listwise类相较 pointwise、pairwise 对 ranking 的 model 更自然,解决了 ranking 应该基于 query 和 position 问题。 缺点 一些ranking算法需要基于排列来计算 loss,从而使得训练复杂度较高,如 ListNet和 BoltzRank。 位置信息并没有在loss中得到充分利用,可以考虑在ListNet和ListMLE loss中引入位置折扣因子。 (四)应...
Pairwise Ranking Loss是训练排序模型的经典损失函数,但它也存在一些缺陷,比如无法处理等级差异较大的样本,以及对负样本的采样要求较高等问题。为了解决这些问题,可以对Pairwise Ranking Loss进行改进。例如,采用N-pair Loss、Smooth Ranking Loss等变体,这些损失函数可以更好地处理等级差异和不同数量级的负样本。 下面...
pairwise loss : 最大化观察到的(即正样本)预测输出和未观察到的(负样本)的预测输出的边缘,表现为观察到的实体得分排名高于未观察到的实体。 2.1.2 深度学习框架中的 Ranking Loss 层 paddlepaddle margin_ranking_loss:计算输入 input,other 和 标签 label 间的 margin rank loss 损失。更多内容进行文章跳转看a...
限于 Pairwise Ranking Loss 计算. 例如,可以用于训练 Siamese 网络。 PyCaffe Triplet Ranking Loss Layer. 用来训练 triplet 网络,by David Lu。 PyTorch CosineEmbeddingLoss. 使用余弦相似度的 Pairwise Loss。输入是一对二元组,标签标记它是一个正样本对还是负样本对,以及边距 margin。 MarginRankingLoss....
pairwise loss : 最大化观察到的(即正样本)预测输出和未观察到的(负样本)的预测输出的边缘,表现为观察到的实体得分排名高于未观察到的实体。 2.1.2 深度学习框架中的 Ranking Loss 层 paddlepaddle margin_ranking_loss:计算输入 input,other 和 标签 label 间的 margin rank loss 损失。更多内容进行文章跳转看...
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 1.2 环境依赖和安装说明 环境依赖 python >= 3.7 paddlepaddle >= 2.3.7 paddlenlp >= 2.3 pandas >= 0.25.1 ...
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 ...
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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 1.2 环境依赖和安装说明 环境依赖 python >= 3.7 paddlepaddle >= 2.3.7 paddlenlp >= 2.3 pandas >= 0.25.1 ...