图3. Model with both high variance and high bias 我们姑且把上面这种图叫做loss-size图，这里解释一...
pytorch很多的loss 函数都有size_average和reduce两个布尔类型的参数,需要解释一下。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据,因此返回的 loss 结果都是维度为(batch_size, ) 的向量。 如果reduce = False,那么 size_average 参数失效,直接返回向量形式的 loss; 如果reduce = True,那么 loss 返回的是标量 如果...
self.size_average = size_average def forward(self, input, target): if input.dim()>2: input = input.view(input.size(0),input.size(1),-1) # N,C,H,W => N,C,H*W input = input.transpose(1,2) # N,C,H*W => N,H*W,C input = input.contiguous().view(-1,input.size(2)...
label_channels),0)inds=torch.nonzero(labels>=1).squeeze()ifinds.numel()>0:bin_labels[inds,labels[inds]]=1bin_label_weights=label_weights.view(-1,1).expand(label_weights.size(0),label_channels)returnbin_labels,bin_label_weightsclassGHMC(nn.Module):"""GHMClassification...
self.alpha=alphaifisinstance(alpha,(float,int,long)):self.alpha=torch.Tensor([alpha,1-alpha])ifisinstance(alpha,list):self.alpha=torch.Tensor(alpha)self.size_average=size_average defforward(self,input,target):ifinput.dim()>2:input=input.view(input.size(0),input.size(1),-1)# N,C,H,...
但是如果直接采用(N+1)-tuplet loss,batch size 为N,那么一次更新需要传递Nx(N+1)个样本,网络层数深的时候会有问题,为了避免过大的计算量,本文提出了N-pair loss,如下图: N-pair loss其实就是重复利用了embedding vectors的计算来作为negative样本(把其他样本的正样本作为当前样本的负样本,这样就不用重复计算不...
采用stride大于kernel size的池化层 在卷积层的卷积步伐大于卷积核大小的时候,有可能产生nan: 比如: 代码语言:javascript 复制 layer{name:"faulty_pooling"type:"Pooling"bottom:"x"top:"y"pooling_param{pool:AVEstride:5kernel:3}} 你的Shuffle设置有没有乱动 ...
之前训练网络时,会先编写学习率随训练epoch的增加而逐渐减低的函数,然后选取一个相对较大的学习率(一般从e-2量级开始),选取一个epoch能够接受的batchsize,如果loss稳定下降较快,则开始训练.从未体验过学习率和batchsize搭配之难. 最近新看了一篇论文ABCNN(有空再细讲),采用开源的tensorflow工程训练一下,效果很好,...
早先的版本需要指定 batch_size 大小,现在不需要了。可以设置参数reduction,默认为mean,即取平均值,也可以设置为sum,顾名思义就是取和。 测试代码如下: import torch.nn as nn import torch input = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) target = torch.tensor([4.0, -2.0, 5.0]) ...
Original url:Loss曲线震荡:分析原因: 1:训练的batch_size太小1. 当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大,内存不够。但盲目减少会导致无法收敛,batch_size=1时为在线学习。2. batch的选择,首先决定的是下降方向,如果数 深度学习loss变化曲线 深度学习 机器学习 人工智能 数据集 转载 梦...