3. 参数详细说明 weight:类型:Tensor。用于给每个类别的损失赋予不同的权重。这可以用于处理类别不平衡问题。 ignore_index:类型:int。指定一个目标值,该目标值不会被计入损失计算。 reduction:类型:str。指定应用于输出的归约方式。可选值为 'none'、'mean' 或'sum'。4...
torch.autograd.grad中的grad_outputs参数是用于指定梯度传播的起始点的张量。它是一个与输出张量形状相同的张量,用于乘以梯度传播的起始点的梯度。在CrossEntropyLo...
loss1.backward() backward()这里总是报错,搞了半天最后发现是数据集设定的时候,给labels是int32,但是实际上得设置成int64 # toy_source数据类型转化source_datas_t = torch.tensor(source_datas, dtype=torch.float64) source_labels_t = torch.tensor(source_labels, dtype=torch.int64)# toy_target数据类型转...
类型: HDF5_OUTPUT 必要参数: file_name: 输出的文件名 HDF5的作用和这节中的其他的层不一样,它是把输入的blobs写到硬盘 4.5 Images 类型: IMAGE_DATA 必要参数: source: text文件的名字,每一行给出一张图片的文件名和label batch_size: 一个batch中图片的数量 可选参数: rand_skip:在开始的时候从输入中跳...
通过不断调整模型的参数,我们希望使损失函数的值最小化,从而使模型的预测结果更接近实际标签。 交叉熵损失函数是一种常见的分类问题中使用的损失函数。它的定义如下: \[ L(y, \hat{y}) = -\sum_{i} y_i \log(\hat{y_i}) \] 其中,\(y\)表示实际标签,\(\hat{y}\)表示模型的预测结果。在交叉...
参数 weight (Tensor,可选): - 指定每个类别的权重。其默认为 None。如果提供该参数的话,维度必须为 C (类别数)的张量。数据类型应该为 float32 或float64。 ignore_index (int64,可选): - 指定一个忽略的标签值,此标签值不参与计算,且该标签数据不会丢失,负值表示无需忽略任何标签数据。仅在 soft_label=...
交叉熵损失适用于分类问题，衡量模型预测概率与真实标签差异，通过最小化交叉熵损失优化模型参数。其定义基于模型输出概率分布与真实标签，准确度高时损失值最小。PyTorch框架提供MSELoss、BCELoss与CrossEntropyLoss等损失函数。MSELoss计算输入张量与目标张量之间的均方误差，BCELoss评估二元分类任务，CrossEntropy...
损失函数在神经网络中扮演着关键角色，它衡量预测与真实标签之间的差异。通用公式表示为：[公式]，其中[公式]、[公式]、[公式]、[公式]和[公式]分别代表损失函数、参数、样本数、真实标签和预测结果。选择恰当的损失函数，如交叉熵（CrossEntropy）、均方误差（MSE）或对数损失，取决于任务类型和优化目标...
基于以上现象与分析,研究者提出了梯度均衡机制,即根据样本梯度模长分布的比例,进行一个相应的标准化(normalization),使得各种类型的样本对模型参数更新有更均衡的贡献,进而让模型训练更加高效可靠。 由于梯度均衡本质上是对不同样本产生的梯度进行一个加权,进而改变它们的贡献量,而这个权重加在损失函数上也可以达到同样的...
参数: _sentinel:用于防止位置参数。内部,不要使用。 labels:目标分类的正确类别(未转变为one_hot编码),形状[n,] Tensor,shape为[d_0, d_1, ..., d_{r-1}](其中r是labels的秩和结果)并且类型为int32或int64。每个labels中的条目必须 是[0, num_classes)中的索引。当此操作在CPU上运行时,其他值将引...