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作者您好,想和您探讨下2015年的那篇PCNN论文的损失函数问题,看您在博客中的描述和原论文中的描述,我对bag级别的损失函数理解如下:①对于某个bag,假设label为1,则在该bag所有的instances中选择label为1 预测 概率最大的那个instances 代表该bag。②针对上面选择的logits,对T个bag计算交叉熵。 然后16年刘知远他们的改进就是在这个选择的部分引入了 attention 分数。 这样对吗?谢谢您
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你好! 你的理解是正确的,区别就在instance pooling阶段,一个是取max, 一个是attention.
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作者您好,想和您探讨下2015年的那篇PCNN论文的损失函数问题,看您在博客中的描述和原论文中的描述,我对bag级别的损失函数理解如下:①对于某个bag,假设label为1,则在该bag所有的instances中选择label为1 预测 概率最大的那个instances 代表该bag。②针对上面选择的logits,对T个bag计算交叉熵。
然后16年刘知远他们的改进就是在这个选择的部分引入了 attention 分数。
这样对吗?谢谢您
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