接下来,我们使用 PyTorch nn.Module实现一个新的损失函数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch.nn.functionalasFdefreduce_loss(loss,reduction='mean'):returnloss.mean()ifreduction=='mean'elseloss.sum()ifreduction=='sum'elselossclassLabelSmoothingCrossEntropy(nn.Module):def__i...
PyTorch 实现 在PyTorch 中实现标签平滑交叉熵损失函数非常简单。 在这个例子中,我们使用 fast.ai 课程的一部分代码。 首先,让我们使用一个辅助函数来计算两个值之间的线性组合: def linear_combination(x, y, epsilon): return epsilon*x + (1-epsilon)*y 接下来,我们使用 PyTorch nn.Module实现一个新的损失...
Pytorch:交叉熵损失(CrossEntropyLoss)以及标签平滑(LabelSmoothing)的实现_labelsmoothingcrossentropy-CSDN博客 \ Softmax函数 - 维基百科,自由的百科全书 (wikipedia.org) 交叉熵损失函数(cross-entropy loss function)原理及Pytorch代码简介_损失函数 dkl-CSDN博客 交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss):图示+公式+代码...
classLabelSmoothing(nn.Module):"""NLL loss with label smoothing."""def__init__(self, smoothing=0.0):#平滑因子"""Constructor for the LabelSmoothing module. :param smoothing: label smoothing factor"""super(LabelSmoothing, self).__init__() self.confidence= 1.0 -smoothing self.smoothing=smoothin...
标签平滑(Label smoothing),像L1、L2和dropout一样,是机器学习领域的一种正则化方法,通常用于分类问题,目的是防止模型在训练时过于自信地预测标签,改善泛化能力差的问题。 背景 对于分类问题,我们通常认为训练数据中标签向量的目标类别概率应为1,非目标类别概率应为0。传统的one-hot编码的标签向量yi为,yi={1,i=tar...
在PyTorch 中实现标签平滑交叉熵损失函数非常简单。在这个例子中,我们使用 fast.ai 课程的一部分代码。 首先,让我们使用一个辅助函数来计算两个值之间的线性组合: def linear_combination(x, y, epsilon):return epsilon*x + (1-epsilon)...
confidence = 1.0 - smoothing label_shape = torch.Size((true_labels.size(0), classes)) # torch.Size([2, 5]) with torch.no_grad(): true_dist = torch.empty(size=label_shape, device=true_labels.device) # 空的,没有初始化 true_dist.fill_(smoothing / (classes - 1)) ...
在PyTorch中,我们可以自定义一个标签平滑损失函数(LabelSmoothingLoss)来实现这一功能。以下是一个简单的实现示例: ```pythonimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as F class LabelSmoothingCrossEntropy(nn.Module): def init(self, eps=0.1, reduction=’mean’): super(LabelSmoothingCro...
一、Label Smoothing概述 Label Smoothing,又称标签平滑正则化(Label Smooth Regularization, LSR),是一种用于分类问题的正则化技术。其核心思想是将传统的硬标签(one-hot编码)转化为软标签,通过在标签中引入一定的噪声或不确定性,来减少模型对单一标签的过度依赖,从而提高模型的泛化能力。 二、为什么需要Label Smoothing...
label smoothing PyTorch implementation Requirements pytorch > 1.0 Install git clone https://github.com/wangleiofficial/label-smoothing-pytorch.git Usage import LabelSmoothingCrossEntropy criterion = LabelSmoothingCrossEntropy(reduction='sum') loss = criterion(preds, labels) ...