classMyTrainModel(tf.keras.Model):def_compute_sample_weights(self,y):ocemotion_true,ocnli_true,t...
data):x,y=dataocemotion_true,ocnli_true,tnews_true=ywithtf.GradientTape()astape:# Compute los...
keras支持模型多输入多输出,本文记录多输出时loss、loss weight和metrics的设置方式。 模型输出 假设模型具有多个输出 classify: 二维数组,分类softmax输出,需要配置交叉熵损失 segmentation:与输入同尺寸map,sigmoid输出,需要配置二分类损失 others:自定义其他输出,需要自定义损失 具体配置 model 变量均为模型中网络层 代码...
样本数量较少的类别将被赋予更大的权重。 步骤5:定义损失函数并设置权重 criterion=nn.CrossEntropyLoss(weight=weights)# 使用加权交叉熵损失 1. 我们使用nn.CrossEntropyLoss定义损失函数,并将之前计算的权重传入。 步骤6:训练模型 model=SimpleModel()optimizer=optim.Adam(model.parameters())forepochinrange(10):...
for_,labelsintrain_loader:forlabelinlabels:class_counts[label]+=1# 计算每个类别的权重total_samples=sum(class_counts)weights=[total_samples/cifc>0else0forcinclass_counts]# 避免除以零的情况weights=torch.tensor(weights,dtype=torch.float)# 定义加权损失函数criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=...
当然得从内存中读入，我们首先在模型定义文件中定义数据层：layers { name: "mydata" type: MEMORY_DATA top: "data" top: "label" transform_param { scale: 0.00390625 } memory_data_param { batch_size: 10 channels: 1 height: 24 width: 24 }}这里必须设置memory_data_...
第一种方法是按照类别的权重比例设置weight参数的值。假设总共有N个类别,第i个类别有n_i个样本,那么第i个类别的权重可以设定为: weight_i = N / (n_i *Σ(N/n_j)) 其中,j表示所有类别。这种方法通过计算总样本数量与每个类别样本数量的比例,可以获得对每个类别的相对权重。数量多的类别会得到较小的权重...
参数:weight(Tensor)- 为每个类别的loss设置权值,常用于类别不均衡问题。weight必须是float类型的tensor,其长度要于类别C一致,即每一个类别都要设置有weight。size_average(bool)- 当reduce=True时有效。为True时,返回的loss为除以权重之和的平均值;为F...
在用learn_loss_weight 时会报 File "/worker/tensorflow_jobs/easy_rec/python/model/multi_task_model.py", line 192, in get_learnt_loss raise ValueError('Unsupported loss weight strategy: ' + strategy.Name) AttributeError: 'int' object has no attribute 'Name' ? 我看pai上现在还不能用0.6.3,...
当某一次训练传到最后一层的时候,某一节点激活过度(比如100),那么exp(100)=Inf,发生溢出,bp后所有的weight会变成NAN,然后从此之后weight就会一直保持NAN,于是loss就飞起来辣。如果lr设的过大会出现跑飞再也回不来的情况。这时候你停一下随便挑一个层的weights看一看,很有可能都是NAN了。对于这种情况建议用二分法...