Pytorch中的NLLLoss函数3“名不副实”,虽然名为负对数似然函数,但其内部并没有进行对数计算,而只是对输入值求平均后取负(函数参数reduction为默认值'mean',参数weight为默认值'none'时)。 官网介绍如下: CLASS torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=No...
在CrossEntropyLoss中,weight参数起到了一种权重调节的作用,可以用于平衡不同类别的训练样本。本文将逐步解释CrossEntropyLoss及其weight参数的原理和作用。 首先,我们需要了解CrossEntropyLoss的基本原理。CrossEntropyLoss是一种用于解决分类问题的损失函数,它的计算方式基于信息论中的交叉熵概念。交叉熵用于度量两个概率...
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]。
nn.BCELoss()函数中weight默认为None, 也就是wi默认设置为1.0
使用PaddleNLP进行NER训练,设置的损失函数为:paddle.nn.loss.CrossEntropyLoss(weight=weight) 其中的weight为:weight = paddle.to_tensor( np.array(['0.000451536', '0.000451536', '0.000645355', '0.000645355', '0.000336313', '0.000336313', '0.003716059', '0.003716059', '0.003580706', '0.003580706', '0.0...
2.2 nn.CrossEntropyLoss 3 损失函数的weight参数 3.1 cross_entropy函数中的weight参数 3.2 binary_cross_entropy函数中的weight参数 4 在二分类任务中输出1通道后sigmoid还是输出2通道softmax? 4.1 理论 4.2 实验 在各种深度学习框架中,我们最常用的损失函数就是交叉熵,熵是用来描述一个系统的混乱程度,通过交叉熵我...
crossentropyloss的weight的原理-回复 Cross-entropy loss is widely used in machine learning for classification tasks. It is an objective function that measures the dissimilarity between the predicted probability distribution and the true distribution of thetarget variables. In some cases, we may want to...
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...
Pytorch的CrossEntropyLoss分析 参数设定 CrossEntropyLoss在Pytorch官网中,我们可以看到整个文档已经对该函数CrossEntropyLoss进行了较充分的解释。所以我们简要介绍其参数和传入的值的格式,特别是针对多分类的情况。 常见的传入参数如下所示: weight:传入的是一个list或者tensor,其检索对应位置的值为该类的权重。注意,如果...
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...