可以作为loss 的明确度计算代码

可以作为loss 的明确度计算代码

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解析

这段代码定义了一个函数sequence_clarity_torch,其作用是计算输入序列的清晰度得分。清晰度得分是根据计算序列中每个元素的分布和参考分布之间余弦相似度的平均值得到的。

函数的输入参数x是一个三维张量,表示一个batch中的多个序列,每个序列由多个向量组成。shortlong是参考分布中的短序列和长序列的长度。默认情况下,短序列长度为2,长序列长度为10。

函数首先计算每个序列中每个向量的分值,并将这些分值从小到大排序。然后,计算参考分布,并将其赋值给所有向量。计算参考分布的方法是,将短序列的每个元素都取short的幂并进行归一化,得到每个元素的权重,然后用这些元素的权重作为长序列的权重。

接下来,函数计算每个向量的清晰度得分。方法是计算序列中每个向量的分布和参考分布之间的余弦相似度,然后取平均值作为清晰度得分。

函数最终返回一个标量,表示整个batch中所有序列的平均清晰度得分。函数使用PyTorch实现。

辅助loss

问题就是速度太慢 速度不慢就无法 loss 哭 后期也许能解决速度慢的问题


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