if self.args.pnorm == 1: dis = F.relu( norm(concept_embs_a - concept_embs_b, pnorm=self.args.pnorm) - torch.abs(radius_a) + torch.abs(radius_b) ) else: dis = F.relu( norm(concept_embs_a - concept_embs_b, pnorm=self.args.pnorm) - radius_a ** 2 + radius_b ** 2 ) loss = F.relu(dis[0] + self.args.margin_sub - dis[1]).sum() return loss是分类损失吗
时间: 2023-06-15 14:04:26 浏览: 51
这段代码实现了一个距离度量损失函数,其中`loss`即为距离度量损失。该损失函数的输入为两个样本的嵌入向量(`concept_embs_a`和`concept_embs_b`)和对应的半径(`radius_a`和`radius_b`),输出为两个样本的距离度量的差与给定的边界(`self.args.margin_sub`)的差。如果输出结果为负数,则将其设为0。因此,该损失函数可以被视为一种分类损失函数,因为它惩罚了不同类别的样本之间的距离度量差异。
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将这段代码改为分类损失if self.args.pnorm==1: dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - torch.abs(radius)) else: dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - radius ** 2) loss = F.relu(dis[0] + self.args.margin_ins - dis[1]).sum()
以下是修改后的代码:
```python
if self.args.pnorm == 1:
dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs, pnorm=self.args.pnorm) - torch.abs(radius))
else:
dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs, pnorm=self.args.pnorm) - radius ** 2)
pos_dis = dis[0]
neg_dis = dis[1:]
pos_loss = F.relu(self.args.margin_ins - pos_dis)
neg_loss = F.relu(neg_dis - self.args.margin_outs)
loss = pos_loss.sum() + neg_loss.sum()
```
这里将原来的对比损失改为了分类损失,将正样本和负样本分别计算距离和损失。其中,正样本只计算与半径之间的距离,用于判断是否将实体嵌入到概念空间中;负样本计算与半径之间的距离和与正样本之间的距离,用于判断是否将实体从概念空间中排除出去。最终的损失是正样本损失和负样本损失之和。
把这段代码改为分类损失 if self.args.pnorm==1: dis = F.relu(norm(concept_embs_a - concept_embs_b,pnorm=self.args.pnorm) + torch.abs(radius_a) - torch.abs(radius_b)) else: dis = F.relu(norm(concept_embs_a - concept_embs_b,pnorm=self.args.pnorm) + radius_a ** 2 - radius_b ** 2) loss = F.relu(dis[0] + self.args.margin_sub - dis[1]).sum() return loss
将代码修改为分类损失后,应该是这样的:
```
if self.args.pnorm == 1:
dis = F.relu(
norm(concept_embs_a - concept_embs_b, pnorm=self.args.pnorm)
- torch.abs(radius_a) + torch.abs(radius_b)
)
else:
dis = F.relu(
norm(concept_embs_a - concept_embs_b, pnorm=self.args.pnorm)
- radius_a ** 2 + radius_b ** 2
)
loss = F.relu(dis[0] + self.args.margin_sub - dis[1]).sum()
return loss
```
其中,修改的地方主要是在计算距离(dis)的时候,将原先的两个半径相减改为了加上一个负号;同时,在计算损失时,将两个距离的差加上了一个正的 margin_sub。这样就得到了分类损失。
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