BERT的损失函数是什么
时间: 2023-12-24 22:58:52 浏览: 21
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的损失函数包括两个部分:Masked Language Model (MLM) Loss和Next Sentence Prediction (NSP) Loss。
MLM Loss是通过在输入序列中随机地mask掉一些token,然后训练模型去预测这些被mask掉的token是什么。损失函数采用交叉熵损失函数,计算预测结果与真实结果之间的差距。
NSP Loss是训练BERT模型去预测两个句子是否是相邻的。损失函数也采用交叉熵损失函数,计算预测结果与真实结果之间的差距。
最终的损失函数是两个部分的加权和,其中权重可以通过超参数进行调整。
相关问题
bert_BiLSTM_crf 计算损失函数
BERT-BiLSTM-CRF模型的损失函数通常由三个部分组成:BERT预训练模型的损失、BiLSTM层的损失和CRF层的损失。
BERT预训练模型的损失使用交叉熵损失函数,可以通过预测序列中每个词的类别来计算。
BiLSTM层的损失通常使用交叉熵损失函数或平均绝对误差(MAE)损失函数,用于衡量模型对序列中每个词的预测结果与真实标签之间的差距。
CRF层的损失使用负对数似然损失函数,用于衡量模型对序列中标签序列的预测结果与真实标签序列之间的差距。
计算总的损失函数时,通常将这三个部分的损失值加权相加,得到最终的损失值。
mlm损失函数的公式是
MLM(Masked Language Modeling)是BERT模型中的一种预训练任务,其损失函数公式如下:
$$
\mathcal{L}_{\text {MLM}}=-\sum_{i=1}^{N} \sum_{j=1}^{n} \operatorname{log} P\left(w_{j}^{(i)} | \tilde{\mathbf{w}}_{\neg j}^{(i)} ; \theta\right)
$$
其中,$N$表示样本数量,$n$表示每个样本中被掩码的词的数量,$\tilde{\mathbf{w}}_{\neg j}^{(i)}$表示将第$i$个样本中第$j$个词掩码后得到的词序列,$\theta$表示模型的参数,$P\left(w_{j}^{(i)} | \tilde{\mathbf{w}}_{\neg j}^{(i)} ; \theta\right)$表示模型在给定上下文的情况下,预测第$j$个位置上的词为$w_{j}^{(i)}$的概率。该损失函数的目标是最大化模型在掩码后的词上的预测准确率。