利用PyTorch的三元组损失Hard Triplet Loss进行嵌入模型微调 本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型,并重点阐述实现细节和代码示例。三元组损失是一种对比损失函数,通过缩小锚点与正例间的距离,同时扩大锚点与负例间的距离来优化模型。 数据集准备与处理 一般的嵌入模型都会使用S...
本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型,并重点阐述实现细节和代码示例。三元组损失是一种对比损失函数,通过缩小锚点与正例间的距离,同时扩大锚点与负例间的距离来优化模型。 数据集准备与处理 一般的嵌入模型都会使用Sentence Transformer ,其中的 encode() 方法可以直接处理文本...
本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型,并重点阐述实现细节和代码示例。三元组损失是一种对比损失函数,通过缩小锚点与正例间的距离,同时扩大锚点与负例间的距离来优化模型。 数据集准备与处理 一般的嵌入模型都会使用Sentence Transformer ,其中的 encode() 方法可以直接处理文本...
本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型,并重点阐述实现细节和代码示例。三元组损失是一种对比损失函数,通过缩小锚点与正例间的距离,同时扩大锚点与负例间的距离来优化模型。 数据集准备与处理 一般的嵌入模型都会使用Sentence Transformer ,其中的 encode() 方法可以直接处理文本...
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hard triplets: ,类间距离比类内距离还要小,较难优化,是重点照顾对象。 semi-hard triplets: ,类内距离和类间距离很接近,但是存在一个margin(α),比较容易优化。 PyTorch中的Triplet-Loss接口: CLASS torch.nn.TripletMarginLoss(margin=1.0, p=2.0, eps=1e-06, swap=False, size_average=None, ...
本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型,并重点阐述实现细节和代码示例。三元组损失是一种对比损失函数,通过缩小锚点与正例间的距离,同时扩大锚点与负例间的距离来优化模型。 数据集准备与处理 一般的嵌入模型都会使用Sentence Transformer ,其中的 ...
torch.nn.BCELoss() 6、二分类二元交叉熵损失BCEWithLogitsLoss 一种用于二分类问题的损失函数,它将Sigmoid函数和二元交叉熵损失结合在一起,通常用于二分类问题,特别是当模型的输出不经过激活函数(如sigmoid函数)时。 BCEWithLogitsLoss损失函数把 Sigmoid 层集成到了 BCELoss 类中, 该版比用一个简单的 Sigmoid 层...
三元组损失(Triplet loss)函数是当前应用较为广泛的一种损失函数,最早由Google研究团队在论文《FaceNet:A Unified Embedding for Face Recognition》所提出,Triplet loss的优势在于细节区分,即当两个输入相似时,Triplet loss能够更好地对细节进行建模,相当于加入了两个输入差异性差异的度量,学习到输入的更好表示。
from pytorch_metric_learning import miners, lossesminer = miners.MultiSimilarityMiner()loss_func = losses.TripletMarginLoss()# your training loopfor i, (data, labels) in enumerate(dataloader): optimizer.zero_grad() embeddings = model(data) hard_pairs = miner(embeddings, labels) loss = ...