triplet loss 개념 알아보기

sound source localization의 unsupervised learning에서 설명한 방식이 사실 triplet loss를 이용한 것이다. metric learning의 일종 기준이 되는 image data에 대응하는 audio data를 positive data라고 하고 (fv,fs+)라고 표시하자. 반대로 image data에 대응하지 않는 데이터는 negative data라고 하고 (fv,fs-)라고 표시한다. 위에서 fv는 지금 동일한 기준 데이터임   직관적으로 fv와 fs+ 는 서로 대응하는 관계니까 거리가 가까워야하고 fv와 fs-는 서로 대응하지 않으니까 거리가 멀어야한다.  공간상에 positive data는 가깝게 negative data는 멀게 분리하여 배치하는 것이 tr..

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• · 2024. 9. 14.
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in batch negative를 이용한 dense embedding encoder modeling

1. in batch negatives 두 encoder BERTp와 BERTq는 어떻게 training을 할까? query와 연관된 passage인 ground truth passage와는 최대한 거리가 가깝도록 embedding을 함 nearest neighbor의 L2 distance를 좁힐 수 있지만 강의에서는 inner product를 최대화 시킴 (question,passage) pair dataset은 어디서 구하냐고? 기존 MRC dataset인 KorQuAD, SQuAD 등 활용 기존 MRC dataset을 활용하면 하나의 query에 대해 정답인 passage와 정답이 아닌 passage가 있다 전자인 정답 passage를 positive sample, 정답이 아닌 passage는 ne..

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• · 2022. 5. 26.
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