nce

paddle.static.nn. nce ( input, label, num_total_classes, sample_weight=None, param_attr=None, bias_attr=None, num_neg_samples=None, name=None, sampler='uniform', custom_dist=None, seed=0, is_sparse=False ) [源代码]

计算并返回噪音对比估计损失值（ noise-contrastive estimation training loss）。该层默认使用均匀分布进行抽样。

论文参考：Noise-contrastive estimation: A new estimation principle for unnormalized statistical models

参数

  • input (Tensor) - 输入 Tensor，2-D Tensor，形状为 [batch_size, dim]，数据类型为 float32 或者 float64。

  • label (Tensor) - 标签，2-D Tensor，形状为 [batch_size, num_true_class]，数据类型为 int64。

  • num_total_classes (int) - 所有样本中的类别的总数。

  • sample_weight (Tensor，可选) - 存储每个样本权重，shape 为 [batch_size, 1] 存储每个样本的权重。每个样本的默认权重为 1.0。

  • param_attr (ParamAttr，可选)：指定权重参数属性的对象。默认值为 None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 ParamAttr 。

  • bias_attr (ParamAttr，可选)：指定偏置参数属性的对象。默认值为 None，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 ParamAttr 。

  • num_neg_samples (int) - 负样例的数量，默认值是 10。

  • name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

  • sampler (str，可选) – 采样器，用于从负类别中进行取样。可以是 uniform, log_uniform 或 custom_dist，默认 uniform 。

  • custom_dist (nd.array，可选) – 第 0 维的长度为 num_total_classes。如果采样器类别为 custom_dist，则使用此参数。custom_dist[i] 是第 i 个类别被取样的概率。默认为 None。

  • seed (int，可选) – 采样器使用的 seed。默认为 0。

  • is_sparse (bool，可选) – 标志位，指明是否使用稀疏更新，为 True 时 \(weight@GRAD\) 和 \(bias@GRAD\) 的类型会变为 SelectedRows。默认为 False 。

返回

Tensor，nce loss，数据类型与 input 相同。

代码示例

import paddle
import numpy as np

paddle.enable_static()

window_size = 5
words = []
for i in range(window_size):
    words.append(paddle.static.data(
        name='word_{0}'.format(i), shape=[-1, 1], dtype='int64'))

dict_size = 10000
label_word = int(window_size / 2) + 1

embs = []
for i in range(window_size):
    if i == label_word:
        continue

    emb = paddle.static.nn.embedding(input=words[i], size=[dict_size, 32],
                        param_attr='embed', is_sparse=True)
    embs.append(emb)

embs = paddle.concat(x=embs, axis=1)                # concat from 4 * [(-1, 1, 32)] to (-1, 4, 32)
embs = paddle.reshape(x=embs, shape=(-1, 4 * 32))   # reshape to (batch_size = -1, dim = 4*32)
loss = paddle.static.nn.nce(input=embs, label=words[label_word],
            num_total_classes=dict_size, param_attr='nce.w_0',
            bias_attr='nce.b_0')

#or use custom distribution
dist = np.array([0.05,0.5,0.1,0.3,0.05])
loss = paddle.static.nn.nce(input=embs, label=words[label_word],
        num_total_classes=5, param_attr='nce.w_1',
        bias_attr='nce.b_1',
        num_neg_samples=3,
        sampler="custom_dist",
        custom_dist=dist)