1、cross entropy loss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。 假设我们需要对每个像素的预测类别有5个,则预测的概率分布向量长度为5:...
2、BCELoss(二分类用的交叉熵损失函数) 用的时候需要在该层前面加上Sigmoid函数 因为只有正例和反例,且两者的概率和为 1,那么只需要预测一个概率就好了,可以简化成: loss_fn = torch.nn.BCELoss(reduce=False, size_average=False) input = Variable(torch.randn(3, 4)) target = Variable(torch.FloatTensor...
1、损失函数 损失函数,又叫目标函数,是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。 损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数,在机器学习过程中,有多种损失函数可供选择,典型的有距离向量,绝对值向量等。 损失Loss必须是标量,因为向量无法比较大小(向量本身需要通过范数等标...
配置文件示例迁移如下: # 旧版配置loss_function:MyLoss# 新版配置loss_function:MyLoss_v2 1. 2. 3. 4. 5. 兼容性处理 在处理旧版本与新版本的兼容性时,可能会出现运行时差异。我们需要使用适配层来确保代码的兼容性。 适配层实现的示例代码如下: defloss_fn(y_pred,y_true):ifversion=="old":# 适配...
其实,两个损失函数都是,先预测结果sigmoid,再求交叉熵。 Keras binary_crossentropy 也是调用 Tf sigmoid_cross_entropy_with_logits. keras binary_crossentropy 源码; AI检测代码解析 def loss_fn(y_true, y_pred, e=0.1): bce_loss = K.binary_crossentropy(y_true, y_pred) ...
平方损失函数 Square Loss 其中$$Y-f(X)$$ 表示残差, 整个式子表示残差平方和, Residual Sum of Squares 指数损失函数 Exponential Loss 如Adaboost, 它是前向分步加法算法的特例, 是一个加和模型, 损失函数就是指数函数. 经过m此迭代之后, 可以得到 ...
其中代表FP(假阳性),代表FN(假阴性),通过调整和这两个超参数可以控制这两者之间的权衡,进而影响召回率等指标。下表展示了对FCN使用Tversky Loss进行病灶分割,并且取不同的和参数获得的结果,其中Sensitivity代表召回率Recall,而Specificity表示准确率Precision:
#一般流程: loss_fn=CrossEntropyLoss() #定义损失函数 optimizer=torch.optim.Adam(model.classifier.parameters(),lr=0.001) #定义优化器(调整参数)和设定学习率 model.train() for i,(img_tensor,label) in enumerate(tqdm(train_loader,desc=f'第{epoch+1}轮训练开始')): img_tensor=img_tensor.to(devi...
IoU = \frac {|A \cap B|}{|A| + |B| - |A \cap B|} = \frac {TP}{TP + FP + FN} \\ 和Dice soft loss 一样,通过 IoU 计算损失也是使用预测的概率值: loss = - \frac {1}{|C|} \sum\limits_c \frac {\sum\limits_{pixels} y_{true} y_{pred}}{\sum\limits_{pixels} (...
net = Net() loss_fn = MyLoss() loss_with_net = MyWithLossCell(net, loss_fn) train_net = MyTrainOneStepCell(loss_with_net, optim) model = Model(net=train_net, loss_fn=None, optimizer=None)使用如上示例，可完成自定义一个可以返回多个值得loss函数 2 使用MindSpore监控loss值...