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. 同上, 但使用欧拉距离。 TripletMarginLoss. 使用欧拉距离的 Triplet Loss。
引用破5k了，2020年以后的学术paper还有用这个loss的，但是工业界几乎不用于ranking中，也侧面反映了pair...
代码实现 下面分别是RankNet和 Pairwise Logistic loss的实现,简明起见略去了一些无关紧要的细节。 RankNet 代码 # RankNetdefranknet(input_dim,base_network):input_a=Input(shape=(input_dim,))input_b=Input(shape=(input_dim,))rel_score=base_network(input_a)irr_score=base_network(input_b)# subtract...
（2）pairwise 模型对于 online inference 可以说是一种灾难，一般可以用于一些离线数据的生成，这一点阿...
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。
针对这个问题,【2】提出了Magnitude-preserving Ranking(我不会翻),主要考虑的就是学习到一个pair的相关程度差异大小的问题。【2】中设计了三种损失函数,能够有效地惩罚相关程度学习得不好的样本,列举如下: magnitude-preserving loss(MP): hinge magnitude-preserving loss(HMP): ...
这就导致模型效果极差。pairwise包括pointwise都需要及其合适的负样本，而pairwise要求则更高。
pairwise的模型如果能准确预估出ctr，效果不一定会差于pointwise模型，之所以效果差于pointwise，个人感觉是...
Pairwise有很多的实现,比如Ranking SVM,RankNet,Frank,RankBoost等。 缺陷: 1、doc pair 的数量将是 doc 数量的二次,从而 pointwise 方法存在的 query 间 doc 数量的不平衡性将在 pairwise 类方法中进一步放大。3、pairwise 方法相对 pointwise 方法对噪声标注更敏感,即一个错误标注会引起多个 doc pair 标注错误...
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。listwise 类存在的主要缺陷是: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。此外,位置信息并没有在 loss 中得到充分利用,可以考虑在 ListNet 和 List...