MarginRankingLoss主要用于评估两个样本之间的相对距离或相似度,常用于排序任务。它要求模型能够正确排序一对样本,同时确保排序的置信度达到一定阈值(即margin)。 公式解析:假设有两个输入向量x1和x2,以及一个标签y(通常为1或-1,表示x1是否应该排在x2之前)。MarginRankingLoss的计算公式大致为: loss = max(0, -y...
CosineEmbeddingLoss使用必须要三个参数,a,b,y 其中a,b为要计算cosine的向量,y为一个为1或-1的tensor。 a,b维度需为[m,n],y维度为[m]或[1]的向量,例如torch.tensor([1]).to(device) loss计算结果=torch.cosine_similarity(a,b,dim=1).sum()/m...
在PyTorch中,CosineEmbeddingLoss 是一种用于衡量两个输入向量之间相似度的损失函数。以下是对你的问题的详细回答: 解释PyTorch中的CosineEmbeddingLoss是什么: CosineEmbeddingLoss 通过计算两个输入向量之间的余弦相似度来评估损失。它适用于需要衡量两个向量相似度或方向一致性的任务。损失函数会根据标签 y(1 表示相似,...
torch.nn.HingeEmbeddingLoss(margin=1.0, reduction='mean') 用法示例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 loss = nn.HingeEmbeddingLoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.tensor([1, -1, 1]) output = loss(input, target) 18. nn.CosineEmbedding...
torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=0.0, reduction='mean') 参数: margin:默认值0 14. 多类别分类的hinge损失 MultiMarginLoss torch.nn.MultiMarginLoss(p=1, margin=1.0, weight=None, reduction='mean') 参数: p=1或者2 默认值:1margin:默认值1 ...
在PyTorch中,可以使用torch.nn.CosineEmbeddingLoss或torch.nn.CosineSimilarity来实现余弦损失函数。torch.nn.CosineEmbeddingLoss适用于三元组形式的数据,其中每个三元组包含一个样本、一个正类别和一个负类别。而torch.nn.CosineSimilarity则直接计算两个向量之间的余弦相似度。 以下是一个使用torch.nn.CosineEmbeddingLoss...
size_average:数据为bool,为True时,返回的loss为平均值;为False时,返回的各样本的loss之和。 ignore_index:忽略某个类的损失函数。 reduce:数据类型为bool,为True时,loss的返回是标量。 计算公式如下: loss = nn.CrossEntropyLoss()input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)target = torch.empty(3, ...
torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss() 13、余弦嵌入损失CosineEmbeddingLoss 余弦函数常常用于评估两个向量的相似性,两个向量的余弦值越高,则相似性越高。余弦嵌入损失是一种用于学习嵌入空间中向量之间的相似性的损失函数。它常用于度量两个向量之间的余弦相似性,并鼓励相似的向量之间的余弦相似性接近1,不相似的向量之...
也就是L2 Loss了,它有几个别称: L2 范数损失 最小均方值偏差(LSD) 最小均方值误差(LSE) 最常看到的MSE也是指L2 Loss损失函数,PyTorch中也将其命名为torch.nn.MSELoss 它是把目标值 g 与模型输出(估计值) y 做差然后平方得到的误差 什么时候使用?
nn.CosineEmbeddingLoss torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=0.0, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 功能:采用余弦相似度计算两个输入的相似性 主要参数: margin:边界值,可取值 [-1, 1],推荐为 [0, 0.5] reduction:计算模式,,可以为 none(逐个元素计算),sum(所有元素求和,返回标量),...