rank_loss

    该OP实现了RankNet模型中的排序损失层。RankNet是一种文档对（pairwise）排序模型，训练样本由一对文档（假设用A、B来表示）组成。标签（假设用P来表示）表示A的排名是否高于B。更多详情请参考：

    排序损失层有三个输入：

    、

    rank_loss - 图1

    和

    ，输入分别表示RankNet模型对文档A、B的输出得分和标签P的值；排序损失层的输入是批输入数据（批大小大于等于1）；标签P的取值可以为： {0, 1} 或 {0, 0.5, 1} ，其中，0.5表示输入文档对排序相同。输入数据的排序损失

    计算过程如下：

    rank_loss - 图2

    参数：

    • label (Variable)：维度为 [batch,1][batch,1] 的2-D Tensor ，数据类型为float32。其中batch表示批数据的大小。表示A的排名是否高于B。

    • right (Variable)：维度为 [batch,1][batch,1] 的2-D ，数据类型为float32。其中batch表示批数据的大小。表示RankNet对文档B的输出得分。

    返回：表示排序损失层输出值的 Tensor ，数据类型为float32，返回值维度为 [batch,1][batch,1] 。

    返回类型：Variable

    抛出异常：

    • ValueError - 输入 ， left ，和 right 至少有一个不是 类型。

    代码示例