torch.tensor([np.inf,np.inf])/torch.tensor([np.inf,np.inf]) inf与nan 我们算不出来 inf/inf 和 inf-inf ,机器也同样算不出来,nan是机器用来表示不能表示为数字的那些表示。 对全是inf的张量做softmax时,分母和分子部分皆为inf,inf/inf 为nan。 解决方法 分析之后可以找到两个突破口,肮脏样本和损失...
解决inf问题的方法之一，是通过在计算loss时设置参数`zero_infinity`为True，这样可以将无穷大的loss值置零，避免其对梯度产生影响。在CTC损失函数中，通过调整参数，可以实现这一功能。当将`zero_infinity`参数设置为True时，inf值会被置为0，从而避免了梯度爆炸问题。在处理包含多个损失函数融合的场景时...
CrossEntropyLoss =()−log(pi) ##语义分割任务,如果这个pixel的类别,即ground trut中的标号是4,选择p向量中第4个元素p4,再取-log , 就是这个pixel的交叉熵loss = -log(p4) ,把整张图片所有的pixel的loss求和或者求平均就是整个图片的loss。 通常这里是多张图片组成一个batch,计算一个batch即多张图所有p...
将每个类的 Dice 损失求和取平均,得到最后的 Dice soft loss。 下面是代码实现: def soft_dice_loss(y_true, y_pred, epsilon=1e-6): ''' Soft dice loss calculation for arbitrary batch size, number of classes, and number of spatial dimensions. Assumes the `channels_last` format. # Arguments ...
1. InfoNCE loss公式 对比学习损失函数有多种,其中比较常用的一种是InfoNCE loss,InfoNCE loss其实跟交叉熵损失有着千丝万缕的关系,下面我们借用恺明大佬在他的论文MoCo里定义的InfoNCE loss公式来说明。论文MoCo提出,我们可以把对比学习看成是一个字典查询的任务,即训练一个编码器从而去做字典查询的任务。假设已经有...
如果觉得手动加sigmoid函数麻烦,可以直接调用nn.BCEwithlogitsloss。1 2 3 4 5 # class torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') # function torch.nn.functional.binary_cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean...
深入理解：交叉熵损失函数在机器学习中的魔力 在机器学习的世界里，交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)宛如一道桥梁，连接着模型预测与真实概率之间的桥梁。它衡量的是两个概率分布间的差异，数值越小，模型性能越佳。让我们一起探索其在二分类和多分类问题中的应用以及它与相对熵(KL散度)、极大似然估计...
交叉熵损失(cross-entropy)和折页损失(Hinge loss) Cross-Entropy Loss 假设 是一对训练样本, 是训练数据, 是对于分类的one hot向量(该向量只有真实分类的参数为1,其余位数均为0)。假设通过softmax算得预测值 ,则损失表示如下: 很明显的我们看到这个损失涉及到了哪些参数,只有两个,那就预测值和真实值。这里的...
Cross Entropy Loss： 基础：基于信息论的熵和KL散度，以及最大似然估计推导而来。 目的：通过最小化KL散度，实现预测分布与目标分布的接近；从概率分布角度，最小化交叉熵等价于求解最大似然估计问题。 应用：在二分类中使用sigmoid函数，将输入映射到区间表示正样本概率；在多分类中使用softmax函数，将...
Pytorch中CrossEntropyLoss()函数的主要是将softmax-log-NLLLoss合并到一块得到的结果。 1、Softmax后的数值都在0~1之间,所以ln之后值域是负无穷到0。 2、然后将Softmax之后的结果取log,将乘法改成加法减少计算量,同时保障函数的单调性 。