关于对视频时长预估的思考

[soar200]

大佬好，时长用在短视频预估上，sigmoid（x)函数在x>=5 约等于1，label 可以认为t.>=5是一种有效过看，t<5是一种无效观看。这时候t 就可以直接对有效观看时长进行加权。如果用在长视频上，时间t设置为5 分钟勉强可以，不过效果可能不咋地

[wangshusen]

感觉这样可能不太对吧。是不是可以在sigmoid里面加一个权重？ sigmoid( a * x)

[DoubleYing]

请教下，时长的loss=-[(t/1+t)*log(p) + (1/1+t)log(1-p)] ，这个应怎么理解呢？
我想到的2种理解方式：
1.未点击的样本，t=0，走后面这部分 (1/1+t)log(1-p) = 1log(1-p)
有点击的样本，走前面这部分(t/1+t)log(p) < 1log(p) => 带来的问题是负样本的loss权重均高于正样本，且正样本间的loss权重区分性不大
2.未点击的样本，t=0，带入上述完整公式推出 = 1log(1-p)
点击的样本，t>0，走上述完整公式，那正样本受2部分loss的影响
请问是哪种呢理解？