class BCEBlurWithLogitsLoss(nn.Module):#二元交叉熵损失函数,blur 意为模糊 据下行原版注释是减少了错失标签带来的影响 # BCEwithLogitLoss() with reduced missing label effects. def __init__(self, alpha=0.05): super(BCEBlurWithLogitsLoss, self).__init__() # 这里BCEWithLogitsLoss 是输入的每一...
使用PyTorch实现infoNCE损失函数 下面是一个使用PyTorch实现infoNCE损失函数的示例代码: importtorchimporttorch.nnasnnclassInfoNCELoss(nn.Module):def__init__(self,temperature=0.1):super(InfoNCELoss,self).__init__()self.temperature=temperaturedefforward(self,features,targets):batch_size=features.size(0)simil...
损失函数-InfoNCE 我们希望查询接近其所有正样本,远离所有负样本。InfoNC函数E会捕获它。它代表信息噪声对比估计。对于查询q和键k,InfoNCE损失函数是:我们可以重写为:当q和k的相似性增大,q与负样本的相似性减小时,损失值减小 以下是损失函数的代码:τ = 0.05def loss_function(q, k, queue): # N是...
它代表信息噪声对比估计。对于查询q和键k,InfoNCE损失函数是: 我们可以重写为: 当q和k的相似性增大,q与负样本的相似性减小时,损失值减小 以下是损失函数的代码: τ =0.05defloss_function(q, k, queue):# N是批量大小N = q.shape[0]# C是表示的维数C = q.shape[1]# bmm代表批处理矩阵乘法# 如果mat...
我们希望查询接近其所有正样本,远离所有负样本。InfoNC函数E会捕获它。它代表信息噪声对比估计。对于查询q和键k,InfoNCE损失函数是: 我们可以重写为: 当q和k的相似性增大,q与负样本的相似性减小时,损失值减小 以下是损失函数的代码: τ =0.05defloss_function(q, k, queue):# N是批量大小N = q.shape[0]...
我们希望查询接近其所有正样本,远离所有负样本。InfoNC函数E会捕获它。它代表信息噪声对比估计。对于查询q和键k,InfoNCE损失函数是: 我们可以重写为: 当q和k的相似性增大,q与负样本的相似性减小时,损失值减小 以下是损失函数的代码: τ = 0.05 def loss_function(q, k, queue): ...
(DCL) objective function, removing positive pairs from the denominator of the InfoNCE loss (CLOOB + DCL) extra_latent_projection = True, # whether to use separate projections for text-to-image vs image-to-text comparisons (CLOOB) use_visual_ssl = True, # whether to do self supervised ...
Returns: Value of the InfoNCE Loss. Examples: >>> loss = InfoNCE() >>> batch_size, num_negative, embedding_size = 32, 48, 128 >>> query = torch.randn(batch_size, embedding_size) >>> positive_key = torch.randn(batch_size, embedding_size) >>> negative_keys = torch.randn(num_...
(DCL) objective function, removing positive pairs from the denominator of the InfoNCE loss (CLOOB + DCL) extra_latent_projection = True, # whether to use separate projections for text-to-image vs image-to-text comparisons (CLOOB) use_visual_ssl = True, # whether to do self supervised ...
(DCL) objective function, removing positive pairs from the denominator of the InfoNCE loss (CLOOB + DCL) extra_latent_projection = True, # whether to use separate projections for text-to-image vs image-to-text comparisons (CLOOB) use_visual_ssl = True, # whether to do self supervised ...