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Sentence Transformer ，其中的 encode() 方法可以直接处理文本输入。但是为了进行微调，我...
# Pytorch 中可以直接调用的Loss Functions总结：（三）
COSINEEMBEDDINGLOSS余弦相似度损失函数，用于判断输入的两个向量是否相似。 常用于非线性词向量学习以及半监督学习。loss函数之CosineEmbeddingLoss，HingeEmbeddingLoss_ltochange的博客-CSDN博客_余弦相似度损失函数MultiLabelMarginLoss多分类合页损失函数（hinge loss），对于一个样本不是考虑样本输出与真实....
# Pytorch 中可以直接调用的Loss Functions总结：（二）
CTCLossCTC loss 理解_代码款款的博客-CSDN博客_ctc lossCTC Loss原理 - 知乎 (zhihu.com)计算连续（未分段）时间序列和目标序列之间的损失。CTCLoss 对输入与目标可能对齐的概率求和，生成一个相对于每个输入节点可微分的损失值。假定输入与目标的对齐方式为"多对一"torch.nn.CTCLoss(blank=0, reduction='mean',....
# Pytorch 中可以直接调用的Loss Functions总结：（一）
Pytorch 中可以直接调用的Loss Functions总结：这里，我们想对Pytorch中可以直接调用的Loss Functions做一个简单的梳理，对于每个Loss Functions，标记了它的使用方法，并对一些不那么常见的Loss FunctionsLink了一些介绍它的Blogs，方便我们学习与使用这些Loss Functions。L1Loss用于测量输入中每个元素之间的平均绝对误....
Pytorch Loss Functions总结
Pytorch Loss Functions总结：文档链接：Loss FunctionsL1Loss用于测量输入中每个元素之间的平均绝对误差 （MAE）。>>> loss = nn.L1Loss() >>> input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) >>> target = torch.ran....
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