1. MarginRankingLoss 概述: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...
7. MarginRankingLoss torch.nn.MarginRankingLoss(margin=0.0, reduction='mean') 对于mini-batch(小批量) 中每个实例的损失函数如下: 参数: margin:默认值0 8. HingeEmbeddingLoss torch.nn.HingeEmbeddingLoss(margin=1.0, reduction='mean') 对于mini-batch(小批量) 中每个实例的...
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...
公式:MarginRankingLoss = max(0, -y * (ŷ_p - ŷ_n) + margin) , 其中,y为标签,取值为1或-1,表示正样本或负样本;ŷ_p为正样本的预测得分;ŷ_n为负样本的预测得分;margin为边际,是一个预先指定的超参数。 MarginRankingLoss的目标是将正样本的预测得分(正例)与负样本的预测得分(负例)之间...
MarginRankingLoss:用于评估两个输入之间的相对距离,常用于排序任务。 TripletMarginLoss:计算三元组的损失,用于确定样本之间的相对相似性,常用于人脸识别等任务。 三、实战应用建议 根据任务类型选择合适的损失函数:回归任务通常选择L1 Loss、L2 Loss或Smooth L1 Loss;分类任务则选择CrossEntropyLoss、NLLLoss或BCELoss等...
有了前面的铺垫,我们理解Pytorch的TripletMarginRankingLoss源码也非常简单 at::pairwise_distance是距离计算函数,首先计算出了anchor与正类和负类的距离。 然后根据参数swap,来确定是否考虑正类和负类之间的距离。 最后output就是按照公式进行计算,下面是numpy的对应代码 ...
6、nn.MSELoss 回归任务中常用的损失函数。 功能:计算模型输出inputs与target之差的平方 \[L_n=( x_n-y_n)^2 \] nn.L1Loss(size_average=None,reduce=None,reduction='mean') nn.MSELoss(size_average=None,reduce=None,reduction='mean')
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) ...
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 -1)。当 y == 1 时,第一个输入将被假定为更大的值。它将排名高于第二个输入。如果 y == -1,则第二个输入将排名更高。
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、...