.. _cn_api_fluid_layers_rank_loss:

rank_loss
-------------------------------

.. py:function::  paddle.fluid.layers.rank_loss(label, left, right, name=None)

:alias_main: paddle.nn.functional.rank_loss
:alias: paddle.nn.functional.rank_loss,paddle.nn.functional.loss.rank_loss
:old_api: paddle.fluid.layers.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：`RankNet <http://icml.cc/2015/wp-content/uploads/2015/06/icml_ranking.pdf>`_

排序损失层有三个输入： :math:`o_i` 、 :math:`o_j` 和 :math:`\tilde{P_{ij}}` ，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 :math:`C_{i,j}` 计算过程如下：

.. math::

    C_{i,j} &= -\tilde{P_{ij}} * o_{i,j} + \log(1 + e^{o_{i,j}})

    o_{i,j} &=  o_i - o_j

    \tilde{P_{i,j}} &= \left \{0, 0.5, 1 \right \} \ or \ \left \{0, 1 \right \}

参数：
    - **label** (Variable)：维度为 :math:`[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。
    - **left** (Variable)：维度为 :math:`[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RankNet对文档A的输出得分。
    - **right** (Variable)：维度为 :math:`[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RankNet对文档B的输出得分。
    - **name** (str, 可选)：具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。

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 :math:`[batch,1]` 。

返回类型：Variable

抛出异常：
    - ``ValueError`` - 输入 ``label`` ， ``left`` ，和 ``right`` 至少有一个不是 ``Variable`` 类型。

**代码示例**

.. code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid
    label = fluid.layers.data(name="label", shape=[-1, 1], dtype="float32")
    left = fluid.layers.data(name="left", shape=[-1, 1], dtype="float32")
    right = fluid.layers.data(name="right", shape=[-1, 1], dtype="float32")
    out = fluid.layers.rank_loss(label, left, right)

