Ranking 则是排序,当target=1,则说明x1排名需要大于x2;当target=2,则说明x2排名需要大于x1。 其源码逻辑也很简单,就是根据公式进行计算,最后根据reduction类型来进行 reduce_mean/sum Pytorch的MarginRankingLoss代码 下面是对应的numpy实现代码 defnp_margin_ranking_loss(...
Ranking:它是该损失函数的重点和核心,也就是排序! 是一种用于学习排序模型的损失函数,常用于训练具有排序目标的模型。 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...
Ranking 则是排序,当target=1,则说明x1排名需要大于x2;当target=2,则说明x2排名需要大于x1。 其源码逻辑也很简单,就是根据公式进行计算,最后根据reduction类型来进行 reduce_mean/sum 下面是对应的numpy实现代码 def np_margin_ranking_loss(input1, input2, target, margin, reduction): output = np.maximum(0...
其中FM用于ranking阶段。 2.1 数据预处理及召回策略 如图所示,将用户与电影使用one-hot编码,同时提取历史评分矩阵,用户职业进行one-hot编码,性别也是。召回阶段,简单粗暴的基于规则进行匹配item,具体详见github。 2.2 ranking阶段 实现FM模型,通过FM模型训练参数得到召回数据中用户对召回物品的评分并进行排序。算法实现代码...
@邱锡鹏老师组提出的Star-Transformer而修改得到的模型，用于执行某种Ranking任务，在训练过程中在训练集上...
基于ranking的方法。通过实验发现使用Adam的优化方法的模型比使用SGD的优化方法在recall指标上表现比较好,但是直接merger adam 优化的模型,会使得p值较差。将每个Bi-LSTM+CRF模型得到的前40%结果保存下来。 去掉后20%结果的模型。 3.4.4 选择模型 因为每个优化组合包含有10个参数和24个不同的manual seed,最后得到的...
help='ranking within the nodes') parser.add_argument('--epochs', default=2, type=int, metavar='N', help='number of total epochs to run') args = parser.parse_args() ### args.world_size = args.gpus * args.nodes # # 基于结点数以及每个结点的GPU数,我们...
9.MarginRankingLoss 10.HingeEmbeddingLoss 11.MultiLabelMarginLoss 12.SmoothL1Loss 13.SoftMarginLoss 14.MultiLabelSoftMarginLoss 15.CosineEmbeddingLoss 16.MultiMarginLoss 17.TripletMarginLoss 18.CTCLoss 请运行配套代码,代码中有详细解释,有手动...
log10, log1p, log2, margin_ranking_loss, mse_loss, multilabel_margin_loss, multi_margin_loss, nll_loss, norm, normalize, pdist, poisson_nll_loss, pow, prod, reciprocal, rsqrt, sinh, smooth_l1_loss, soft_margin_loss, softmax, softmin, softplus, sum, renorm, tan, triplet_margin_loss...
「6 nn.MarginRankingLoss」 功能:计算两个向量之间的相似度,用于排序任务。特别说明,该方法计算两组数据之间的差异,也就是每个元素两两之间都会计算差异,返回一个 n*n 的 loss 矩阵。类似于相关性矩阵那种。 margin 表示边界值,x1 与 x2 之间的差异值。这里的计算公式如下: ...