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。
0.4], [0.3,0.6], [0.8,0.7], [0.4,0.5]])# 标签y是一个一维张量,表示样本之间的顺序关系(-1或1)y = torch.tensor([1, -1,1, -1, -1,1])# 创建一个marginRankingLoss对象,设置边界为0.2loss_fn = nn.MarginRankingLoss
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...
(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...
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pairwise在基于隐...
End-to-end cross- modality retrieval with cca projections and pairwise ranking loss. arXiv preprint (arXiv:1705.06979), 2017.Dorfer et al. 2018] Dorfer, M.; Schlu¨ter, J.; Vall, A.; Ko- rzeniowski, F.; and Widmer, G. 2018. End-to-end cross- modality retrieval with cca ...
基于ERNIE-Gram训练Pair-wise模型。Pair-wise 匹配模型适合将文本对相似度作为特征之一输入到上层排序模块进行排序的应用场景。 ERNIE-Gram 1. 技术方案和评估指标 技术方案 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
经典的算法有 基于 NN 的 SortNet,基于 NN 的 RankNet,基于 fidelity loss 的 FRank,基于 AdaBoost 的 RankBoost,基于 SVM 的 RankingSVM,基于提升树的 GBRank。 2.2.2 pairwise细则 基于pairwise的方法,在计算目标损失函数的时候,每一次需要基于一个pair的document的预测结果进行损失函数的计算。比如给定一个pair...
经典的算法有 基于 NN 的 SortNet,基于 NN 的 RankNet,基于 fidelity loss 的 FRank,基于 AdaBoost 的 RankBoost,基于 SVM 的 RankingSVM,基于提升树的 GBRank。 2.2.2 pairwise细则 基于pairwise的方法,在计算目标损失函数的时候,每一次需要基于一个pair的document的预测结果进行损失函数的计算。比如给定一个pair...
最后,Ranking SVM是一种形式简单的模型,通过最小化正则项和损失函数,约束在一对文档得分差超过一定阈值时无损失,反之则有损失。在PairwiseRank应用中存在几个问题。首先,模型关注文档间的相对关系,但未能准确体现具体相对关系的详细程度。其次,训练集中某些query的文档数量多,导致不平衡训练。第三,...