• 2024年12月18日
• PyTorch, 量化研究
• 阅读时间 2 分钟

借助 torchmetrics 的 CompositionalMetric 将越大越好的指标作为损失函数

在量化研究中，我们可以使用诸如 IC 一类的指标来衡量信号的质量。若将 IC 作为损失函数，我们自然是希望其值越大越好。但是，模型的优化过程总是朝着损失函数越小的方向进行的，因此我们需要将 IC 取反后作为损失值，使得模型朝着 IC 越大的方向优化。

本文介绍了一个便捷的方法，借助 torchmetrics 的 CompositionalMetric 将越大越好的指标作为损失函数。

Python

pred = torch.tensor([1, 2, 3, 4]).to(torch.float32)
target = torch.tensor([2, 3, 5, 10]).to(torch.float32)
print("原始相关系数：", np.corrcoef(target, pred)[0, 1])
loss_fn = 0 - PearsonCorrCoef()
print("损失函数：", loss_fn(pred, target))

Text Only

原始相关系数： 0.9431191251430151
损失函数： tensor(-0.9431)