Listwise loss代码及Pairwise Loss代码

Listwise与Pairwise Loss代码
    def _listwise_loss(self, logits_in, labels_in, masks):
        """
        Copied from Hanshu.
        :param logits_in:
        :param labels_in:
        :param masks: B,B
        :return:
        """
        _EPSILON = 1e-10
        logits_bb = tf.subtract(tf.expand_dims(logits_in, 1), tf.zeros_like(tf.expand_dims(logits_in, 0)))
        logits_bb = tf.squeeze(logits_bb, [2])
        logits_final = tf.where(masks, logits_bb, tf.log(_EPSILON) * tf.ones_like(logits_bb))

        labels_bb = tf.subtract(tf.expand_dims(labels_in, 1), tf.zeros_like(tf.expand_dims(labels_in, 0)))
        labels_bb = tf.squeeze(labels_bb, [2])
        labels_final = tf.where(masks, labels_bb, tf.zeros_like(labels_bb))

        label_sum = tf.reduce_sum(input_tensor=labels_final, axis=0, keep_dims=True)
        nonzero_mask = tf.greater(tf.reshape(label_sum, [-1]), 0.0)
        padded_labels = tf.where(nonzero_mask, labels_final, _EPSILON * tf.ones_like(labels_final)) *
### Listwise Softmax Loss 的定义与实现 Listwise Softmax Loss 是一种用于排序任务的损失函数,它通过考虑整个文档列表的相对顺序来优化模型性能。相比于 Pointwise 和 Pairwise 方法,Listwise 方法直接优化整个列表的排序质量,因此在许多实际应用中表现出更好的效果。 #### 定义 Listwise Softmax Loss 的核心思想是将排序问题转化为概率分布的估计问题。具体来说,对于给定查询 \( q \) 和其对应的文档集合 \( D = \{d_1, d_2, ..., d_n\} \),目标是最大化真实排序与预测排序之间的匹配程度。假设每个文档 \( d_i \) 的相关性分数为 \( s_i \),则可以通过 softmax 函数计算文档的概率分布: \[ p(i|q) = \frac{\exp(s_i)}{\sum_{j=1}^{n} \exp(s_j)} \] 其中 \( p(i|q) \) 表示文档 \( i \) 在查询 \( q \) 下被选中的概率[^1]。真实的相关性分布通常用 one-hot 向量表示,例如 \( y_i \) 表示文档 \( i \) 的真实相关性等级,则交叉熵损失可以写为: \[ L = -\sum_{i=1}^{n} y_i \log(p(i|q)) \] 该公式的目标是最小化预测分布 \( p(i|q) \) 与真实分布 \( y_i \) 之间的差异[^2]。 #### 实现方式 以下是使用 TensorFlow 实现 Listwise Softmax Loss代码示例: ```python import tensorflow as tf def listwise_softmax_loss(scores, labels): """ 计算 Listwise Softmax Loss :param scores: 模型输出的相关性分数,形状为 [batch_size, num_documents] :param labels: 真实的相关性标签,形状为 [batch_size, num_documents] :return: 平均损失值 """ # 将标签转换为概率分布 labels = tf.cast(labels, tf.float32) labels_sum = tf.reduce_sum(labels, axis=-1, keepdims=True) labels_distribution = tf.divide(labels, tf.maximum(labels_sum, 1e-8)) # 计算 softmax 分布 scores_distribution = tf.nn.softmax(scores, axis=-1) # 计算交叉熵损失 loss = -tf.reduce_sum(labels_distribution * tf.math.log(tf.maximum(scores_distribution, 1e-8)), axis=-1) return tf.reduce_mean(loss) # 示例输入 scores = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]], dtype=tf.float32) labels = tf.constant([[0, 1, 0], [0, 0, 1]], dtype=tf.int32) # 计算损失 loss_value = listwise_softmax_loss(scores, labels) print(f"Loss Value: {loss_value.numpy()}") ``` #### 应用场景 Listwise Softmax Loss 主要应用于信息检索、推荐系统和排序学习等领域。以下是一些典型的应用场景: 1. **搜索引擎**:根据用户查询返回最相关的文档或网页。 2. **推荐系统**:对用户可能感兴趣的商品或内容进行排序。 3. **广告点击率预测**:优化广告展示顺序以提高用户点击率。 通过 Listwise 方法,模型可以直接优化整个列表的排序质量,从而更好地满足实际需求[^2]。 --- ###
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