改为分类损失loss = F.relu(dis_a + self.args.margin_hrt - dis_b).sum()
时间: 2023-06-14 07:05:17 浏览: 56
好的,将原来的损失函数修改为分类损失函数可以使用以下代码实现:
```python
import torch.nn.functional as F
dis_a = torch.norm(embeddings - self.pos_prototype, 2, dim=-1)
dis_b = torch.norm(embeddings - self.neg_prototype, 2, dim=-1)
loss = F.relu(dis_a - dis_b + self.args.margin_hrt).sum()
```
这里使用了`F.relu()`函数,它会将输入中的负值变为零,保留非负值。因此,只有当`dis_a - dis_b`大于`self.args.margin_hrt`时,损失函数才会有非零值。这个值越大,表示模型的性能越好。同时,这种损失函数也可以促进正向样本更接近正样本的原型,负向样本更远离正样本的原型。
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改为分类损失 loss = F.relu(dis_a + self.args.margin_hrt - dis_b).sum()
好的,将原来的损失函数修改为分类损失,可以使用以下代码实现:
```python
import torch.nn.functional as F
class HRTLoss(nn.Module):
def __init__(self, args):
super(HRTLoss, self).__init__()
self.args = args
def forward(self, a_embeds, b_embeds, labels):
dis_a = F.pairwise_distance(a_embeds, labels)
dis_b = F.pairwise_distance(b_embeds, labels)
loss = F.relu(dis_a - dis_b + self.args.margin_hrt).sum()
return loss
```
其中,`F.relu` 函数表示使用 ReLU 激活函数,将输入的值小于 0 的部分设置为 0,大于等于 0 的部分不变。`dis_a` 表示 anchor 和 label 之间的距离,`dis_b` 表示 positive 和 label 之间的距离。`self.args.margin_hrt` 表示分类损失函数中的 margin。如果 `dis_a - dis_b + self.args.margin_hrt` 小于 0,则损失为 0。如果 `dis_a - dis_b + self.args.margin_hrt` 大于等于 0,则损失为 `dis_a - dis_b + self.args.margin_hrt`。最终的损失是所有样本的损失之和。
把这段代码改为分类损失 loss = F.relu(dis_a + self.args.margin_hrt - dis_b).sum()
好的,将代码修改如下:
```python
class HRTNet(nn.Module):
def __init__(self, args):
super(HRTNet, self).__init__()
self.args = args
self.entity_emb = nn.Embedding(args.ent_total, args.hidden_size)
self.relation_emb = nn.Embedding(args.rel_total, args.hidden_size)
self.margin_loss = nn.MarginRankingLoss(args.margin_hrt, reduction='sum')
def forward(self, pos_h, pos_t, pos_r, neg_h, neg_t, neg_r):
pos_h_e = self.entity_emb(pos_h)
pos_t_e = self.entity_emb(pos_t)
pos_r_e = self.relation_emb(pos_r)
neg_h_e = self.entity_emb(neg_h)
neg_t_e = self.entity_emb(neg_t)
neg_r_e = self.relation_emb(neg_r)
dis_pos = torch.norm(pos_h_e + pos_r_e - pos_t_e, p=2, dim=-1)
dis_neg = torch.norm(neg_h_e + neg_r_e - neg_t_e, p=2, dim=-1)
loss = F.relu(dis_pos - dis_neg + self.args.margin_hrt).sum()
return loss
```
其中,将 `nn.MarginRankingLoss` 替换为 `F.relu` 函数,同时修改输入参数即可。