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论文阅读笔记---LLM结合规则学习方法提出一种新的时态知识图谱推理框架
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论文阅读笔记---LLM结合规则学习方法提出一种新的时态知识图谱推理框架
发表于
2025-08-11
|
更新于
2025-08-11
|
论文阅读笔记
|
总字数:
19
|
阅读时长:
1分钟
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浏览量:
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评论数:
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文章作者:
TCcjx
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损失函数中的温度参数τ
在对比学习的损失函数(如InfoNCE、NT-Xent等)中,温度参数(Temperature,通常用τ表示) 是一个核心超参数,其核心作用是调节模型对样本间相似度差异的敏感程度,通过缩放相似度分数来控制损失函数中正负例的区分强度。 1. 温度参数的数学位置以最常用的InfoNCE损失为例,其公式可简化为: \mathcal{L} = -\log\left( \frac{\exp(\text{sim}(z_i, z_+)/\tau)}{\sum_{k \in \text{neg} \cup \{+\}} \exp(\text{sim}(z_i, z_k)/\tau)} \right)其中: $zi$ 是锚点样本的特征向量,$z+$ 是正例样本的特征向量,$z_k$ 是负例样本的特征向量; $\text{sim}(\cdot, \cdot)$ 是相似度函数(如内积、余弦相似度),一般都是余弦相似度; $\tau$ 即为温度参数,位于指数函数的分母,作为softmax的缩放因子。 2. 温度参数的直观含义温度参数的核心作用是调节相似度分布的“尖锐度”,控制模型对正...
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3.整体框架
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