通常cls_loss是通过交叉熵损失函数计算的,公式为loss = -sum(y_true * log(y_pred)),其中y_true是真实标签,y_pred是模型预测的概率分布。 如果cls_loss计算方式有误,例如将log(y_pred)错误地计算为log(1 - y_pred),则可能导致cls_loss始终为0。 确认模型输出与标签是否正确对应: 检查模型的输出是否与...
gamma=2.0,# 见公式alpha=0.25,# 见公式reduction='mean',loss_weight=1.0,activated=False):# 为True,则表示已经经过sigmoid计算了,直接计算loss,否则,要先进行sigmoid,再算losssuper(FocalLoss,self).__init__()assertuse_sigmoidisTrue,'Only sigmoid focal loss supported now.'# 现在Focal loss只支持sigmoid...
在loss=-tf.log(label_prob+1e-10)时候的 Label_prob包含 “neg label”取neg的概率 “pos label”取pos的概率. Loss的值”不恰当地”让neg的也计算成了pos的公式: a) Y* = 0时,neg,采用loss=1-log(p), 但这里使用的loss=-log(p) b) Y* = 1 时, pos,采用loss=-log(p). 这里是正确的. ...
Viper's Bugloss Leaves (A793B) = Vipers Bugloss Watermelon (336A0) = Watermelon Plant Wheat Grain (336A1) = Wheat Wisp Stalk Caps (6251F) = WispStalk mushroom Cluster Wormwood Leaves (A793E) = Wormwood * 支援清單以外的材料也可以種植,但只會長出像草的植物,無法採收 另外,所有種植出來的...
文章的亮点是,作者没有直接构建正负样本,而是利用生成阶段的MLE的分数,构建了对比损失。具体的公式如下图所示。 contrastive loss 其中, 表示利用生成阶段的测评分数 排序后的摘要, 是依据排序顺序差得到的margin,而 是模型的超参数,用来调节每两个相邻的位置差会带来多大的间隔。