logistic loss 梯度相对变化更加平缓。 此外还有sigmoid cross_entropy_loss,可以被用于多标签分类任务或者不需要创建类间竞争机制的分类任务,在Mask RCNN中就被用了。 以上就涵盖了大部分常用的分类任务损失,多半都是对数的形式,这是由信息熵的定义,参数似然估计的本质决定的。 3 回归任务损失 在回归任务中,回归的...
mask the loss 面具的损失
机器学习和深度学习以及代码，每一篇文章都包含实战项目以及可运行代码。
要么是one-hot（后面会单独有文章来分析什么是one-hot）的表达形式，要么就是概率（比如一张图片是猫的...
这些指标是在训练循环的每一次迭代中打印出来的。最重要的是损失值，但下面是它们的基本描述(我认为eta...
U2 = (np.random.rand(*H2.shape) < p) / p # second dropout mask. Notice /p! H2 *= U2 # drop! out = np.dot(W3, H2) + b3 # backward pass: compute gradients... (not shown) # perform parameter update... (not shown)
@CPFLAME 大佬,我想问一下kdloss.py里有个output['mask_cls']是什么呢 Collaborator CPFLAME commented Dec 9, 2020 那个是用来生成 蒸馏wh分支的权重 Author 18804601171 commented Dec 11, 2020 @CPFLAME 大佬,我想问一下,在进行蒸馏的时候,蒸馏损失需要和三个head的损失相加吗 Collaborator CPFLAME comment...
class_mask = Variable(class_mask) ids = targets.view(-1, 1) class_mask.scatter_(1, ids.data, 1.) #print(class_mask) if inputs.is_cuda and not self.alpha.is_cuda: self.alpha = self.alpha.cuda() alpha = self.alpha[ids.data.view(-1)] ...
SimCSE 中的 dropout mask 指的是什么,dropout rate 的大小影响的是什么? 一般而言的 mask 是对 token 级别的 mask,比如说 BERT MLM 中的 mask,batch 训练时对 padding 位的 mask 等。 SimCSE 中的 dropout mask,对于 BERT 模型本身,是一种网络模型的随机,是对网络参数 W 的 mask,起到防止过拟合的作用。