而Lmask对于每一个像素使用二值的sigmoid交叉熵损失。 参考theano的文档,二值的交叉熵定义如下: 这里的o就是sigmoid输出。 Lmask(Cls_k) = Sigmoid (Cls_k),平均二值交叉熵 (average binary cross-entropy)Loss,通过逐像素的 Sigmoid 计算得到。Why K个mask?通过对每个 Class 对应一个 Mask 可以有效避免类间...
用deberta做token classification的时候遇到这个问题,output是512,标签也是512,计算每一个dimension的loss然后平均,但是output 512里面有不少是由于sentences里的max length导致不得不padding进来的,因此这部分padding的部分的loss要mask掉才行: mask loss bce = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=False,reduc...
# 需要导入模块: import losses [as 别名]# 或者: from losses importadd_rotator_mask_loss[as 别名]defget_loss(inputs, outputs, params):"""Computes the rotator loss."""g_loss = tf.zeros(dtype=tf.float32, shape=[])ifhasattr(params,'image_weight'): g_loss += losses.add_rotator_image_...
我看了你的日志信息,你的“loss_mask”第一次变成了nan,我猜可能是计算“loss_mask”出了问题,所以我建议你:1.确保遮罩图像已规格化为0,1之间。1.如果你确定1没问题,建议你看看“loss_mask”的计算是否正确。
loss在3.0到3.6之间来回上下波动。类似的,观察Smoothing为0.999时的情况: 给人的感觉是生成器loss一直在往上跑,可能会怀疑生成器没在进一步学习;但实际上仔细看容易发现只是从3.25跑到了3.35,依旧是在一个小区间内波动,生成器的能力确实是在继续逐步增强的。
As shown above, masking is disabled after some kinds of layers. So how to mask the loss function in Keras when those layers are added? If there's a mask in your model, it'll be propagated layer-by-layer and eventually applied to the loss. So if you're padding and masking t...
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很简单高效啊 ,一顿操作猛如虎,loss变0了 ,很明显发生了泄漏。 然后,我们反思理解了原因,其实Bert就是把这个词给<mask>掉预测这个词是什么,再往里面探本质是要学习一个attention map或者说similaritymatrix,学习<mask>的单词和其他单词的相似性,我们让对角线元素为0的做法犯了两个错误:第一个 自己和自己的相似...
如何对loss进行mask pytorch官方教程中有一个Chatbot教程,就是利用seq2seq和注意力机制实现的,感觉和机器翻译没什么不同啊,如果对话中一句话有下一句,那么就把这一对句子加入模型进行训练。其中在训练阶段,损失函数通常需要进行mask操作,因为一个batch中句子的长度通常是不一样的,一个batch中不足长度的位置需要进行填...
The training data generation code is as follows: prepare_own_coco_data.txt Can you give me some help in finding out the nan loss_mask problem?Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment ...