CLASS torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100,reduce=None, reduction=‘mean’, label_smoothing=0.0) 1. 类别的分类问题。参数weight给定时,其为分配给每一个类别的权重的一维张量(Tensor)。当数据集分布不均衡时,这是很有用的。 函数输入(input)应包含每一...
weight 非None时: loss(x,class)=-\sum_{i=1}^{n}{weight∗p(x_i)∗log (y_i)} 2.3 CrossEntropyLoss输入输出 import torch loss_fun = torch.nn.CrossEntropyLoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5) output = los...
class_weight=[ 1, 1.1, 1, 1, 1, 1, ], loss_name='loss_ce', loss_weight=1.0, type='CrossEntropyLoss'), ], norm_cfg=dict(requires_grad=True, type='BN'), num_classes=6, type='SegformerHead'), pretrained=None, test_cfg=dict(mode='whole'), train_cfg=dict(), type='EncoderDe...
第一种，用样本数的倒数当做权重。即1ClassSize。用上述的三分类表示就是，weight=[1100000,1100,110]。
classtorch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) 参数: weight(Tensor,可选的) -给每个类一个手动重新调整的权重。如果给定,则必须是大小为C的张量 size_average(bool,可选的) -已弃用(请参阅reduction)。默认情况下...
要减少假阴性样本的数量,可以增大 pos_weight;要减少假阳性样本的数量,可以减小 pos_weight。 三、focal loss 上面针对不同类别的像素数量不均衡提出了改进方法,但有时还需要将像素分为难学习和容易学习这两种样本。 容易学习的样本模型可以很轻松地将其预测正确,模型只要将大量容易学习的样本分类正确,loss就可以减小...
当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个...
在实现的类中，考虑到了torch.nn.CrossEntropyLoss的两个关键参数：weight和size_average。weight参数是一个张量，其维度为类别数量C，用于给不同类别的样本赋予不同的权重。size_average参数则是一个布尔值，默认为True，表示计算结果的平均值。若设置为False，则不会对损失值求平均，而是直接求和。为了...
在PyTorch库中,可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss类来定义交叉熵损失函数。该类的构造函数有一些可选参数,包括weight、size_average和ignore_index等。其中,weight参数用于指定每个类别的权重,size_average参数用于指定是否对损失进行平均,ignore_index参数用于指定忽略的类别的索引。
#CLASS torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) #FUNCTION torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoot...