class BCEBlurWithLogitsLoss(nn.Module):#二元交叉熵损失函数,blur 意为模糊 据下行原版注释是减少了错失标签带来的影响 # BCEwithLogitLoss() with reduced missing label effects. def __init__(self, alpha=0.05): super(BCEBlurWithLogitsLoss, self).__init__() # 这里BCEWithLogitsLoss 是输入的每一...
使用PyTorch实现infoNCE损失函数 下面是一个使用PyTorch实现infoNCE损失函数的示例代码: import torch import torch.nn as nn class InfoNCELoss(nn.Module): def __init__(self, temperature=0.1): super(InfoNCELoss, self).__init__() self.temperature = temperature def forward(self, features, targets): ba...
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...
5350 4 15:26 App 直觉理解 CTC Loss 动态规划算法 1599 24 16:25 App 17分钟讲解机器学习所有算法,让你知道哪个算法更适合解决你的问题!! -人工智能/深度学习/AI 1.6万 7 15:58 App Pytorch GCN 官方实现讲解 1151 -- 6:23:49 App 冒死上传(已离职)!学习一小时抵过十小时!目前B站最完整的高效学习...
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pytorch infonce 如何实现"pytorch infonce" 流程图 journey title 整件事情的流程 section 步骤 开始--> 下载数据 --> 数据预处理 --> 构建模型 --> 模型训练 --> 模型评估 --> 完成 步骤及代码解析 1. 下载数据 首先,我们需要下载数据集,可以使用torchvision.datasets中的CIFAR10数据集作为例子。
代码实现 importtorch importtorch.nnasnn fromtorch.autograd.functionimportFunction classCenterLoss(nn.Module): def__init__(self,num_classes,feat_dim,size_average=True): super(CenterLoss,self).__init__() self.centers=nn.Parameter(torch.randn(num_classes,feat_dim)) ...
Infonce 的pytorch实现 pytorch forecasting 目录 1.准备可复现的随机数据 2.实现并训练模型 2.1定义模型 2.2搭建并训练模型 2.3评估及使用模型 1.准备可复现的随机数据 可复现是指:一个程序在相同设备上多次运行,可以得到相同的结果。在调试程序过程中,常使用这种方式来复现问题,方便地找出上一次运行时所出现的问题...