Hinge Loss 是一个仅能在二分类场景下使用的Loss: hinge_loss = max(0, q * (1 - p) + (1-q) * p ) 1.3、Focal Loss 为了解决交叉熵loss正负样本不均衡问题,Focal Loss被提出。最初产生于图像领域的物体识别任务,后来各个领域都普遍使用了该方法,我在NLP项目中也发现focal loss非常好用,比单纯地对...
顺便也说下 Pairwise 中另一种常见的损失函数Margin Loss, 或者叫Hinge Loss, Triplet Loss: L_{margin}=max(margin+negative\_score-positive\_score, 0) \\ 如果负例和正例的差距大于某个值 margin, 那就不用管了,loss=0; 否则则需要继续优化直到满足条件。公式意义简单直接。 这一损失其实和上面的L_{...
5.ranking svm 使用hinge loss 未命名 6.png 6.GBRank GBrank 使用GBDT 的方法来学习损失函数。 Pair wise 方法相比pointwise有优势,可以学习到一些顺序。但是pairwise也有缺点: 1.当有多个顺序的类别时,只知道good or bad,不知道好多少和差多少。 2.当文章较多时,会产生大量的pairs。 3.对噪声的label 非常敏...
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...
基于Pairwise_策略优化的双塔召回算法模型研究 34 I nternet Technology 互联网+ 技术 一、背景介绍 推荐系统的技术阶段一般包括召回、排序和重排序。其中，召回模型是推荐系统的核心技术之一。推荐系统可以被看作一个用于人与物的匹配系统。其最终目的是通过实现千人千面，将最符合用户兴趣的物品展示给用户，并按照...
Next, we fine-tune the generic model to accommodate the personal preference by training over the rankings with a pairwise hinge loss. Experiments demonstrate that our method can effectively learn personalized image aesthetic preferences, clearly outperforming state-of-the-art methods. Moreover, we ...
When aggregating hinge losses, the optimization problem is similar to the SVM for interdependent output spaces. Moreover, we show that OWA aggregates of margin-based classification losses have good generalization properties. Experiments on the Letor 3.0 benchmark dataset for information retrieval ...
However,mostexistingapproachesusethehingelossto traintheirmodels,whichisnon-smoothandthusisdifficult...
Bartlett, P., Wegkamp, M.: Classification with a reject option using a hinge loss. The Journal of Machine Learning Research 9, 1823–1840 (2008) 4. Bernard, J.: An introduction to the imprecise dirichlet model for multinomial data. Interna- tional Journal of Approximate Reasoning 39(2), ...
一般来说,pairwise的损失函数有这么几种可选的(hinge loss, 交叉熵,交叉熵+lambda)。最常用的是hinge loss, 没错!就是svm用的那个hinge loss。 如果使用交叉熵损失函数,那就是ranknet算法, 如果使用交叉熵+lambda那就是lambdarank算法。实际上lambdarank已经属于listwise的范畴。