RankingLoss系列是来计算输入样本的距离,而不像MSELoss这种直接进行回归。其主要思想就是分为Margin和Ranking。 MarginRankingLoss公式 Margin 这个词是页边空白的意思,平常我们打印的时候,文本内容外面的空白就叫 Margin。 而在Loss中也是表达类似的意思,相当于是一个固定的...
torch.nn.MarginRankingLoss是 PyTorch 中用于计算排序损失的损失函数,主要用于学习排序任务。它通过比较两个输入的相对顺序来计算损失,适用于需要对输入进行排序的场景。 MarginRankingLoss计算的是两个输入之间的排序损失,确保在给定的目标标签下,一个输入应该比另一个输入具有更高的值。目标标签可以是 1 或 -1,分别...
RankingLoss系列是来计算输入样本的距离,而不像MSELoss这种直接进行回归。 其主要思想就是分为Margin和Ranking。 Margin 这个词是页边空白的意思,平常我们打印的时候,文本内容外面的空白就叫 Margin。 而在Loss中也是表达类似的意思,相当于是一个固定的范围,当样本距离(即Loss)超过范围,即表示样本差异性足够了,不需要...
target = torch.randn(3, 5) hinge_loss = torch.nn.HingeEmbeddingLoss() output = hinge_loss(input, target) Margin Ranking Loss Margin Ranking Loss 计算一个标准来预测输入之间的相对距离。这与其他损失函数(如 MSE 或交叉熵)不同,后者学习直接从给定的输入集进行预测。 表达式: 标签张量 y(包含 1 或...
7. MarginRankingLoss torch.nn.MarginRankingLoss,它测量给定输入x1,x2和带有值(1或-1)的标签张量y的损耗。如果y == 1,则假定第一个输入的排名应高于第二个输入,反之亦然。 含义: 分类器的预测y基于输入x1和x2的排名。假设余量的默认值为0,如果y和(x1-x2)具有相同的符号,则损失将为零。这意味着x1 ...
Pytorch的19个Loss Function(上) 本篇包括KLDiv损失、BCE损失、对数BCE损失、MarginRanking损失、HingeEmbedding损失和MULTILABELMARGIN损失。 KLDiv Loss torch.nn.KLDivLoss(size_average=None, reduce=None, reduction: str = 'mean', log_target: bool = False) ...
6.KLDivLoss 7.BCELoss 8.BCEWithLogitsLoss 9.MarginRankingLoss 10.HingeEmbeddingLoss 11.MultiLabelMarginLoss 12.SmoothL1Loss 13.SoftMarginLoss 14.MultiLabelSoftMarginLoss 15.CosineEmbeddingLoss 16.MultiMarginLoss 17.TripletMarginLoss 18.CTC...
12nn.MarginRankingLoss评价相似度的损失多模态检索衡量给定输入的损失 x1、x2，两个一维小批量张量和一...
12nn.MarginRankingLoss评价相似度的损失多模态检索衡量给定输入的损失 x1、x2，两个一维小批量张量和一...
MarginRankingLoss(margin=0, reduction='none') loss = loss_f_none(x1, x2, target) print(loss) 实验结果 图5 MarginRankingLoss输出结果分析 11、nn.MultilabelMarginLoss 功能:多标签边界损失函数 容易将多标签与多分类任务混淆。 多标签是指一个样本可能对应多个类别。一些任务会将图像进行分类,即风景、...