2024年7月16日 · BCE：虽然具体细节较少，但其在RAG应用中的表现表明其具备一定的优势，可能适合特定的高精度需求场景。 根据不同的应用需求和资源条件选择合适的模型会更加有效。

2022年3月10日 · 对于损失函数，比较简单的思路就是对输出向量的每个元素单独使用交叉熵损失函数，然后计算平均值。 这就是我们今天要说的BCE。 看一下 Pytorch 官方源码的实现方式就知道了。 Pytorch的BCE代码和示例 举个例子，假如模型输出 >>> import torch

废话不说，直接上个超级简单的小demo。 我们用的传统的loss函数是BinaryCrossEntropyLoss，即BCELoss，如下所示。 − \frac {1} {n} ∑ (y_ {n} ×lnx_ n + (1−y_ n )×ln (1−x_ n )) 对于二分类问题的三个训练样本，假设我们得到了模型的预测值pred= [3,2,1]，而真实标签对应的是 [1,1,0]，如果要使用BCELoss，要求样本必须在0~1之间，也就是需要调用sigmoid。 而采用BECWithLogitsLoss时，相当于把BCELoss和sigmoid融合了，也就是说省 …

2021年9月24日 · 本文详细解析了PyTorch中的BCELoss、CrossEntropyLoss及BCEWithLogitsLoss等损失函数的工作原理与应用场景，包括二分类与多分类问题的具体实现。 摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 > import torch.nn as nn. import torch.nn.functional as tnf. 大家首先要注意一下哈，在 pytorch 里面，类是一回事， 函数 是另外一回事，比如上面我说的BCELoss，BCEWithLogitsLoss等都是类， 所以我们要先进行构造对 …

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2011年12月23日 · 21 декабря с орбитальной позиции 4,8 гр.в.д. (спутник Astra 4A) началось вещание «Первого развлекательного телеканала «PRO BCE». Для этого на спутнике была задействована дополнительная транспондерная емкость. Вещание канала осуществляется в открытом виде 24 часа в сутки.

2024年1月31日 · BGE-M3是首个集多语言（Multi-Linguality）、多粒度（Multi-Granularity）、多功能（Multi-Functionality）三大技术特征于一体的语义向量模型，极大提升了语义向量模型在现实世界的可用性。 目前，BGE-M3已向社区全面开源并支持免费商用许可。 下图是与mE5（Best Baseline）以及OpenAI近期发布的向量模型API的评测对比。 整体来看，采用三种方式联合检索的BGE-M3 (ALL)在三项评测中全面领先，而 BGE-M3 (Dense)稠密检索在多语言、跨语言检索中 …

2024年8月13日 · 网易有道开源的BCEmbedding（Bilingual and Crosslingual Embedding，双语和跨语言嵌入）模型包括bce-embedding-base_v1和bce-reranker-base_v1，给RAG社区提供了一套强有力的检索基础算法模型。 bce-embedding-base_v1和bce-reranker-base_v1组合的二阶段检索器可以实现一个模型覆盖中英双语、跨语种场景，一个模型可以覆盖众多RAG常见的落地应用场景，并具备优异的性能。

PRO BCE, Chisinau, Moldova. 2,420 likes. PRO BCE.

2019年12月27日 · "Дома и Цифры" - это очередной online проект в рамках PRO ВСЕ. Олег Косых рассказывает о подноготной рынка недвижимости - кто снимает с него пенку и почему застройщик застройщику рознь