下面看看交叉熵损失函数、Focal Loss和GHM Loss三种损失函数对不同梯度模长样本的抑制效果图: 图9 三种损失函数对样本的抑制效果图 从上图中可以看出交叉熵损失函数基本没有抑制效果,Focal Loss可以有效的抑制容易区分的样本,而GHM Loss不仅可以很好的抑制简单样本,还能抑制十分困难的样本。 下面是复现了GHM Loss的一...
(4)pytorch中softmax交叉熵损失函数,利用的是cross_entropy()函数 在Pytorch里,nn.Cross_Entropy()损失函数已经将softmax()函数——>log2()函数——>nll_loss()函数绑在一起。因此,使用了Cross_Entropy()函数,函数里的paramets必须是logits。全连接层后面不需要再添加softmax层,此处也是与TensorFlow不同之处。
损失函数(lossfunction)又叫做代价函数(costfunction),是用来评估模型的预测值与真实值不一致的程度,也是神经网络中优化的目标函数,神经网络训练或者优化的过程就是最小化损失函数的过程,损失函数越小,说明模型的预测值就越接近真是值,模型的健壮性也就越好。 损失函数有哪些?一共有19种损失函数 1、L1范数损失L1...
一个说明nll_loss()作用的简单代码如下: 运行结果: nll_loss()以第二参数为索引,返回第一参数的对应元素的相反数。 从数学公式上讲,第三步应该先将标签转换为one-hot编码。 比如上图的例子,y作one-hot之后为[[1 0 0], [0 1 0], [0 0 1]],这样点乘时,只有元素为1的位置上有值,而且因为乘的是1...
看这个类,有两点我们知道: 损失类是模块 不改变forward函数,但是具备执行功能 还有其他模块的性质 子类介绍 从_Loss派生的类有 从_WeightedLoss继续派生的函数有 名称说明 NLLLoss BCELoss CrossEntropyLoss MultiLabelSoftMarginLoss MultiMarginLoss
C)It speeds up gradient descent by making each iteration of gradient descent less D)It is necessary to prevent the normal equation from getting stuck in local optima 3.[单选题]判断和之前信息是否有用的门是 A)遗忘门 B)输入门 C)输出门 D)更新门 4.[单选题]卷积函数中，参数strides的作用是（...
今天我们就从⼀个基本的使⽤ RNN ⽣成简单序列的例⼦中，来窥探神经⽹络⽣成符号序列的秘密。我们⾸先让神经⽹络模型学习形如 0^n 1^n 形式的上下⽂⽆关语法。然后再让模型尝试去⽣成这样的字符串。在流程中将演⽰ RNN 及LSTM 相关函数的使⽤⽅法。实验知识点 什么是上下⽂⽆关...
hidden_size# 把前面的结果输入给最后一层全连接网络output=self.fc(output)# output尺寸为:batch_size, output_size# softmax函数output=self.softmax(output)returnoutput,hidden 这里,有个地方需要注意,和我上次的循环神经网络简介中介绍的RNN模型不同,多了一个embedding层。这里要特别提一下,embedding层是RNN,...
sstary/SSRS" ***@***.***>; 发送时间: 2024年6月11日(星期二) 上午10:54 ***@***.***>; ***@***.***@***.***>; 主题: Re: [sstary/SSRS] FTransUNet (505ceab) 不正常,一般是损失函数计算有问题,或者模型输出有问题,或者数据读取是有0,或者负值什么的。 我...