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2023年12月23日发(作者：ipad上可以下载access吗2021)

listwise ranking损失函数

Listwise ranking损失函数是一个用来衡量排序模型性能的损失函数。排序模型用于将一组待排序的对象进行排序，比如将搜索结果根据其相关性进行排序。Listwise ranking损失函数的目标是最小化模型的打分与真实排序之间的差异。

在了解Listwise ranking损失函数之前，首先需要了解一下排序模型。排序模型可以将待排序的对象表示为特征向量，然后根据这些特征向量计算出一个排序分值。排序分值表示了对象在排序中前后位置的可能性，分值越高表示越有可能被认为是更好的排序位置。

Listwise ranking损失函数可以分为两种类型：pointwise和pairwise。pointwise损失函数是最简单的排序模型损失函数，它将排序问题转化为一个回归问题。pointwise损失函数将每个对象看作是一个单独的样本，通过最小化每个对象的排序分值与真实排序的差异来进行优化。pointwise损失函数的一个常见形式是平方损失函数。

pairwise损失函数则考虑了对象之间的相对排序关系。它通过比较两个对象之间的排序分值差异来进行优化。具体来说，pairwise损

失函数针对每一对已排序对象，计算其排序分值差异，并将差异映射为一个损失值。pairwise损失函数的一个常见形式是hinge损失函数，它关注的是两个对象之间的顺序，而不是与真实排序之间的具体差异。

与pointwise和pairwise相比，listwise ranking损失函数在考虑三个或更多对象之间的排序关系时更加准确。listwise ranking损失函数的目标是最小化给定排序与真实排序之间的差异。为了实现这一目标，listwise ranking损失函数通常将排序问题转化为一个优化问题。优化问题的目标是通过最大化或最小化某个度量函数来得到最佳排序结果。

常见的listwise ranking损失函数包括softmax损失函数、交叉熵损失函数和排序指标，比如NDCG（Normalized Discounted

Cumulative Gain）和MAP（Mean Average Precision）。这些损失函数都将排序问题转化为一个最优化问题，并利用不同的方法来优化模型的排序性能。

总结起来，Listwise ranking损失函数是一种衡量排序模型性能的损失函数。它通过最小化模型的打分与真实排序之间的差异来优化模型的排序性能。Listwise ranking损失函数有不同的类型，包括

pointwise和pairwise，以及更准确的listwise损失函数。常见的listwise损失函数包括softmax损失函数、交叉熵损失函数、NDCG和MAP等排序指标。这些损失函数在排序模型中起到了重要的作用，帮助提高模型的排序性能。


本文标签： 排序 函数 损失

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