根据任务类型选择损失函数:对于回归任务,MSE是不错的选择;对于分类任务,交叉熵损失更为合适。 多任务学习中的损失平衡:在Mask R-CNN等多任务学习框架中,需要合理设置不同损失项的权重,以确保各个任务都能得到充分的训练。 损失函数的优化:通过调整学习率、使用正则化项等方法,可以进一步优化损失函数的收敛速度和稳定...
最后,再对nce_loss的返回结果用reduce_mean即可计算一个batch的平均损失。 关于_compute_sampled_logits中如何采样,如何计算的,这里就不再阐述,同文字理论是一样的。 我们将_compute_sampled_logits函数中的 # Construct output logits and labels. The true labels/logits start at col 0. out_logits = array_op...
mask分支上的损失函数,输出大小为K*m*m,其编码分辨率为m*m的K个二进制mask,即K个类别每个对应一个二进制mask,对每个像素使用sigmoid 函数,maskLoss是平均二进制交叉熵损失。RoI的groundtruth类别为k,maskLoss只定义在第k个Mask上,其余的mask属于对它没有影响(也就是说在训练的时候,虽然每个点都会有K个二进制ma...
代码中 mask 用于标记哪些样本参与计算. 在打标签的时候, -1 为中立样本, y_true > NEUTRAL 就是把 > -1 也就是 0 或 1 的标签位置转换成 True, 等于 -1 的标签位置转换成 False. 再经过 tf.cast 函数把 True 转换成 1.0, False 转换成 0.0, 转换过后, mask 就相当于一个只有 0.0 和 1.0 的一...
与题主问题的相关性也比较高：《A Mask-based Model for Mandarin Chinese Polyphone Disambiguation》...
如何自定义个支持mask的损失函数?yanzhelee 2019-07-03 11:44:30 源自:7-8 文本生成实战之采样生成文本 743 分享 收起 1回答 正十七 2019-07-31 18:47:07 同学你好,这一点我们在第十章会有两个例子进行讲解,可以去看相关内容。 0 回复
之前的文章对Faster-RCNN进行了源代码分析 faster-RCNN1 faster-RCNN2 faster-RCNN,本文将进一步讲解Mask-RCNN的损失函数,首先需要了解Mask-RCNN是基于Faster-RCNN实现的,只是在原有基础结构上加入了Mask层,实现实例分割的功能,这里首先要区分下实例分割(Instance Segmentation)、语义分割(... 查看原文 PyTorch ...
在Py网络ch中实现Seq2Seq时,可以通过对loss进行mask来处理变长序列。首先创建一个与目标序列长度相同的mask矩阵,将填充位置设为0,有效位置设为1。然后使用torch.where()函数将填充位置的loss替换为0,只计算有效位置的loss。 在Py网络ch中实现seq2seq模型时,对loss进行mask的方式通常是为了处理不同长度的序列输入和...
config.MASK_POOL_SIZE, config.NUM_CLASSES, train_bn=config.TRAIN_BN) 损失函数 然后就是损失函数了(浩浩荡荡10来行……),注意output_rois这一行,我们之前就提过,keras中接收tf的Tensor只能作为class的初始化参数,而不能作为网络数据流,所以这里加了一层封装, ...
Mask RCNN属于two stage目标检测算法(转化为回归问题来解决目标边框定位)。其中总共有五个损失函数,分别是rpn网络的两个损失,mrcnn的两个损失,以及mask分支的损失函数。总损失为五个损失之和。前四个损失函数与Faster rcnn的损失函数一样,最后的mask损失函数的采用的是mask分支对于每个RoI有K*m^2维度的输出。