总结:多分类中每个样本的pt为one-hot中label为1的index对应预测结果pred的值,用代码表达就是max(ypred∗ylabel,axis=−1)max(ypred∗ylabel,axis=−1) 了解ptpt所代表的是什么之后,接下来多分类的Focal Loss就好解决了。接下来举个三分类的例子来模拟一下流程大致就知道代码怎么写了: 假设 ypredypred为...
loss.backward() if((batch_idx+1) % accumulation_steps) == 0: #每 8 次更新一下网络中的参数 optimizer.step() optimizer.zero_grad() if ((batch_idx+1) % accumulation_steps) == 1: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss:{:.6f}'.format( i+1, batch_idx, len(tr...
3. 代码 二分类时,采用sigmoid与Bceloss的组合 #计算Dice系数二分类 def meandice(pred, label): sumdice = 0 smooth = 1e-6 pred_bin = pred label_bin = label pred_bin = pred_bin.contiguous().view(pred_bin.shape[0], -1) label_bin = label_bin.contiguous().view(label_bin.shape[0],...
其中,隐含层的激活函数为relu(rectifier),输出层的激活函数为softmax。损失函数则相应的选择categorical_crossentropy(此函数来着theano或tensorflow,具体可以参见这里)(二分类的话一般选择activation=‘sigmoid’, loss=‘binary_crossentropy’)。 PS:对于多类分类网络结构而言,增加中间隐含层能够提升训练精度,但是所需的...