机器学习PAI中list_wise_loss的hit_prob为什么是？
机器学习PAI中list_wise_loss
的hit_prob为什么是？第二个索引为什么跟batch_size有关系？
hit_prob = tf.gather_nd(
self._prediction_dict['probs'][:batch_size, :batch_size], indices)
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在机器学习PAI中，特别是涉及到list-wise损失函数的情景，hit_prob通常用于计算预测概率与实际标签匹配的情况，这是排序任务或推荐系统中衡量模型预测质量的一个重要部分。这里的代码片段使用TensorFlow的tf.gather_nd函数来收集概率矩阵中特定索引位置的元素，形成了hit概率。
为什么hit_prob与batch_size有关？
hit_prob计算中使用batch_size是因为在训练或者评估时，通常会以batch为单位处理数据。这意味着模型一次预测处理的是batch_size个样本，每个样本预测出一个排序或相关性列表。因此，当计算hit概率时，关注的是当前batch内的样本预测与其他样本的相关性或排序情况。第一个batch_size参数决定了从预测概率矩阵的前batch_size行中选取，这代表了当前批次样本的预测输出。第二个batch_size参数则界定了列范围，同样是为了保持操作在当前batch范围内。通过这样的索引操作，我们实际上是在检查每个样本的预测结果中，有多少是对其它样本的真实正例（比如在推荐系统中，就是用户真正交互过的item）给出了较高的排名或概率。
第二个索引为什么跟batch_size有关系？
第二个batch_size出现在[:batch_size, :batch_size]切片表达式中，它限定了我们关注预测概率矩阵的上三角部分。在某些应用场景下，这可能反映了对称性要求或是仅关心样本间两两比较的情况，比如配对的比较或自注意力机制中的自我比较。通过限制列索引同样为batch_size，确保了我们只关注当前批次内部的样本相互之间的预测，这对于计算诸如NDCG、MRR等评价指标或相应的损失函数是非常重要的，这些指标关注预测列表内部的相对排序而非绝对分数。hit_prob的计算与batch_size紧密相关，旨在评估模型在当前处理的样本批次内预测排序的准确性，体现了模型对样本间相对关系学习的效果。
2024-05-07 21:55:36赞同 6 展开评论 打赏
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