搜索 - 腾讯云开发者社区-腾讯云

文章/答案/技术大牛

发布

来自专栏小七的各种胡思乱想
解密prompt24. RLHF新方案之训练策略：SLiC-HF & DPO & RRHF & RSO
计算解码概率的Hinge-Loss这里论文同样加入了正则项，避免模型过度偏离原始SFT对齐的模型，分别尝试了KL和MLE两种不同的正则。消融实验显示KL正则项的效果更好。我们和SLiC-HF做下对比，首先SLiC是hinge-loss（maximum-margin），DPO不是。其一是RRHF使用了长度归一化的序列概率来表征偏好，SLiC直接使用了解码概率其二是SLiC使用了Hinge-Loss，而RRHF是直接拟合正负样本的概率差其三是正负样本的构建方案，SLiC是基于SFT 先说损失函数，RSO把SLiC的Hinge-loss加入到DPO的sigmoid-norm损失函数中，得到了如下的hinge-norm损失函数再有是偏好样本构建，RSO指出既然以上对比函数的目标是拟合最优的
1.7K21编辑于 2024-02-21
【深度学习】一文读懂机器学习常用损失函数（Loss Function）
更多内容，参考Hinge-loss。补充一下：在libsvm中一共有4中核函数可以选择，对应的是-t参数分别是： 0-线性核； 1-多项式核； 2-RBF核； 3-sigmoid核。
47.8K86发布于 2018-07-25
来自专栏AI科技评论
大会 | CVPR 2018论文解读：真实监控场景中的异常事件检测
基于此式，为了让正负样本之间的距离尽可能远，作者采用了 hinge-loss 的形式。
3.1K60发布于 2018-03-29
来自专栏3D视觉从入门到精通
一种深度学习特征SuperPoint
对于检测项loss，此时采用了交叉熵损失函数: 其中：描述子的损失函数: 其中为Hinge-loss（合页损失函数，用于SVM，如支持向量的软间隔，可以保证最后解的稀疏性）；同时指示函数为
3.3K50发布于 2020-11-11
来自专栏小樱的经验随笔
损失函数详解
更多内容，参考Hinge-loss。补充一下：在libsvm中一共有4中核函数可以选择，对应的是-t参数分别是： 0-线性核； 1-多项式核； 2-RBF核； 3-sigmoid核。
1.8K20发布于 2018-04-08
来自专栏CreateAMind
论文梳理关系图：Neural Symbolic and Probabilistic Logic Papers
description logic (DL) ontologies in Angluin et al.’s framework of exact learning via queries. 2017 Hinge-Loss
55021编辑于 2023-09-12
来自专栏人工智能
自然语言处理的神经网络模型初探
损失函数（如 Hinge-loss 和对数损失）。 5.词嵌入在自然语言处理中，词嵌入表示（Word Embedding Representations）是神经网络方法的关键部分。
3.1K110发布于 2018-02-05
来自专栏机器之心
学界 | Tomaso Poggio深度学习理论：深度网络「过拟合缺失」的本质
近期结果（Corollary 2.1 in [10]）证明具备 RELU 激活函数的深度网络的 hinge-loss 的梯度最小值具备大的间隔，前提是数据是可分离的。
66920发布于 2018-07-26

解密prompt24. RLHF新方案之训练策略：SLiC-HF & DPO & RRHF & RSO

【深度学习】一文读懂机器学习常用损失函数（Loss Function）

大会 | CVPR 2018论文解读：真实监控场景中的异常事件检测

一种深度学习特征SuperPoint

损失函数详解

论文梳理关系图：Neural Symbolic and Probabilistic Logic Papers

自然语言处理的神经网络模型初探

学界 | Tomaso Poggio深度学习理论：深度网络「过拟合缺失」的本质

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐