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python - 正确的排名损失实现

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-03 11:37:03 29 4
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我有一个多标签问题,我正在尝试将排名损失作为 TensorFlow 中的自定义损失来实现。 ( https://arxiv.org/pdf/1312.4894.pdf )

我制作了一个带有最终 Sigmoid 激活层的简单 CNN,以便为每个类别提供独立的分布。
数学公式将标签分成两组,正组和负组。

rankloss

我的问题是,正确的实现方式是什么?

def ranking_loss(y_true, y_pred):    
pos = tf.where(tf.equal(y_true, 1), y_pred, tf.zeros_like(y_pred))
neg = tf.where(tf.equal(y_true, 0), y_pred, tf.zeros_like(y_pred))

loss = tf.maximum(1.0 - tf.math.reduce_sum(pos) + tf.math.reduce_sum(neg), 0.0)
return tf.math.reduce_sum(loss)

结果是,对于每个样本,正类和负类的激活得分是独立求和的。

tr = [1, 0, 0, 1]
pr = [0, 0.6, 0.55, 0.9]
t = tf.constant([tr])
p = tf.constant([pr])

print(ranking_loss(t, p))

tf.Tensor([[0. 0. 0. 0.9]], shape=(1, 4), dtype=float32) #Pos
tf.Tensor([[0. 0.6 0.55 0. ]], shape=(1, 4), dtype=float32) #Neg
tf.Tensor(1.2500001, shape=(), dtype=float32) #loss

CNN 的准确率、召回率和 F1 性能都很差。
改用标准的二进制交叉熵损失会产生良好的性能,这让我觉得我的实现有问题。

最佳答案

我认为根据公式和总和 tf.math.reduce_sum(pos)tf.math.reduce_sum(neg) 的展开是不正确的code> 不能被插入 tf.maximum。正如我所见,您示例的公式将扩展为:

最大值(0, 1-0+0.6) + 最大值(0, 1-0+0.55) + 最大值(0, 1-0.9+0.6) + 最大值(0, 1-0.9+0.55) = 4.5

您在评论部分提供的第二个实现对我来说很合理,并产生了我预期的结果。但是,让我提供一个替代方案:

def ranking_loss(y_true, y_pred):
y_true_ = tf.cast(y_true, tf.float32)
partial_losses = tf.maximum(0.0, 1 - y_pred[:, None, :] + y_pred[:, :, None])
loss = partial_losses * y_true_[:, None, :] * (1 - y_true_[:, :, None])
return tf.reduce_sum(loss)

这个实现可能更快。

关于python - 正确的排名损失实现,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57350786/

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