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你好,NCE(噪音对比估计)就是负样本采样,就是在做二分类问题,不知道这样解释有没有说清楚
你好,NCE(噪音对比估计)就是负样本采样,就是在做二分类问题,不知道这样解释有没有说清楚
谢谢,我搞清楚了。
为啥用用的是BCE而不是CE,BCE相当于在做多标签分类,会造成类别极度不均衡吗?正例B,负例B*2 - B
看InfoNCE的公式 是softmax,BCE是sigmoid
为啥用用的是BCE而不是CE,BCE相当于在做多标签分类,会造成类别极度不均衡吗?正例B,负例B*2 - B
看InfoNCE的公式 是softmax,BCE是sigmoid
应该是CE,这里应该是写错了,我记得二分类一直用的都是CE
对的,感觉有问题,这里如果采用bce,标签为0的地方也会产生loss值。应该用ce,label其实是一个onehot的,只对正-正对应的地方产生loss,infonce在对比学习上用的很多,都是ce啊
我记得论文里的 loss 为 InFoNCE loss,而在你的代码实现里使用的是 BCEWithLogitsLoss,请问 BCEWithLogitsLoss 是 InFoNCE 吗?