我使用的是pytorch版本efficientdet,整体流程也比较简单,就是在dataloader上改动getitem这个函数,返回的时候加上图像的name就可以了。因为大多数训练都是批次化训练说以collect这个函数返回也要带上图像的name就行,然后在到train中吧loss大于0.5左右的图像名字记录下来,写入到一个txt文本当中。具体操作如下,先看我train.py...
Loss函数在深度学习中起着至关重要的作用。通过最小化Loss函数,可以使模型的预测结果更加接近实际标签,进而提高模型的准确性。选择合适的Loss函数对于模型的训练和性能至关重要。 类图 «abstract»LossFunction+calculateLoss(predictions, targets)MSELoss+calculateLoss(predictions, targets)CrossEntropyLoss+calculateLos...
item()+train_accoptimizer.zero_grad() #优化器状态重置 loss.backward() #计算损失 optimiz...
用于预测二元输出变量。常用的损失函数是二分类交叉熵损失（Binary Cross-Entropy Loss），它用于衡量实际...
损失函数曲线在模型训练过程中具有以下作用: - 判断模型收敛情况:如果损失函数曲线在训练过程中持续下降,且下降速度逐渐减慢,说明模型正在收敛。 - 判断模型过拟合或欠拟合:如果损失函数曲线在训练过程中下降很快,但在验证集上的性能较差,可能是过拟合;相反,如果损失函数曲线下降缓慢,可能是欠拟合。 - 指导超参数调整...
单个tensor正常求即可,多个求其平均loss。 item()方法 如果tensor只有一个元素,调用item会将tensor转为python中scalars;如果不是一个元素,则会报错。 Pytorch_with torch.no_grad() requires_grad默认为False,如果某个节点被设置为True,那依赖它的节点的改参数都为True。例如y=xw,y依赖w,w的改参数设置为True时,...
print('1111',loss) print('2222',loss.data)#tensor且GPU print('3333',loss.cpu()) print('4444',loss.cpu(...).data)#tensor且CPU # print('5555',loss.cpu().data[0])#报错 IndexError: invalid index of a 0-dim tensor...Use tensor.item() to convert a 0-dim tensor to a Python...
item()) 修正后的交叉熵损失看上去很好,同样的情况下在测试集上的表现确有提升,但是所需要的迭代次数会大大增加 原因是这样的:以正样本为例,我只告诉模型正样本的预测值大于0.6就不更新了,却没有告诉它要"保持"大于0.6,所以下一阶段,它的预测值很有可能变回小于0.6了,虽然在下一个回合它还能被更新,这样反复...
number_3 = torch.sum(target ==3).item() number_4 = torch.sum(target ==4).item() number_5 = torch.sum(target ==5).item() frequency = torch.tensor((number_0, number_1, number_2, number_3, number_4, number_5), dtype=torch.float32) ...