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输入。
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...
,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, reduce=None, reduction='mean') 1. 2. 参数: margin(float) – 默认为1 p(int) – norm degree,...
PyTorch 的 TripletMarginLoss 用于计算损失。 结论与讨论 实践表明,Batch Hard Triplet Loss 在某些情况下并非最优选择。例如,当正例样本内部差异较大时,强制其嵌入相似可能适得其反。 本文的重点在于 PyTorch 中自定义批次采样和动态距离计算的实现。 对于某些任务,直接在分类任务上微调嵌入模型可能比使用三元组损失...
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...
3. 又因为优化的目标是让loss越小越好,于是模型就会千方百计的优化f(·),使得d(a,p)−d(a,n)+margin越小越好,直到小于等于0,就不优化了。 Triplet Loss在pytorch里面的实现 __author__='dk'importtorchimporttorchasthfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtorchimportnnclassTripletLoss(nn.Module):"""Triple...
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 ...
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...
下面是使用pytorch实现N-pair Loss的代码: importtorchdefnpair_loss(scores, labels):""" 计算N-pair Loss :param scores: tensor类型,表示模型输出的分数,shape为(batch_size, num_items) :param labels: tensor类型,表示每个样本的真实标签,shape为(batch_size, num_items) ...
pytorch-tripletloss/triplets_loss.py/ Jump to Cannot retrieve contributors at this time 116 lines (93 sloc)5.01 KB RawBlame importtorch def_pairwise_distances(embeddings,squared=False): """Compute the 2D matrix of distances between all the embeddings. ...