Ordinal loss

Ordinal loss是一种用于排序问题的损失函数。在排序问题中，我们需要对一组无序的items进行排序或者对已经进行了若排序的items进行重排序。Ordinal loss的目标是通过最小化排序误差来训练模型，使得模型能够正确地对items进行排序。引用\[2\]中提到，对于重排序问题，使用位置编码可以提高模型的性能。因此，在使用Ordinal loss进行排序任务时，可以考虑使用位置编码来增强模型的表现。然而，选择损失函数需要考虑多个因素，包括异常值的处理、深度学习算法的选择和梯度下降的时间效率等\[3\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [深度学习之——损失函数（loss)](https://blog.csdn.net/GWENGJING/article/details/126772128)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [context-aware learning to rank with self-attention](https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/121613630)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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