loss在2.6到3.4之间来回上下波动。注意,在tensorboard中,最好将Smoothing值调整为0,如果使用了Smoothing将比较难观察到loss的波动趋势,这里以Smoothing为0.999为例,还是展示判别器损失: 这个时候容易误判为判别器loss在稳步下降。不过实际上可以发现这个"下降"从3.25降到了3.05,所以本质上还是小范围波动。 生成器loss loss...
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...
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...
def _generate_loss_mask(self, input_ids): loss_mask = [0] * len(input_ids) i = 0 while i < len(input_ids): if input_ids[i:i + len(self.bos_id)] == self.bos_id: start = i + len(self.bos_id) end = start while end < len(input_ids): if input_ids[end:end + len...
MASK_LOSS guided non-end-to-end image denoising network based on multi-attention module with bias rectified linear unit and absolute pooling unit Computer Vision and Image Understanding Volume 252, February 2025, Page 104302 Purchase options CorporateFor R&D professionals working in corporate organization...
你好！mask the loss 面具的损失
问val_mrcnn_bbox_loss和val_mrcnn_mask_loss为什么是0？EN端午节放假休息，我正在家里面吹着空调，...
基本步骤:先定义一个函数,在将函数传入loss, 然后进行compile。 (1) 简单loss 自定义loss 只需要 y_true 和 y_pred两个参数 主要代码如下: # 定义均方误差损失函数 def custom_mean_squared_error(y_true,y_pred): return tf.math.reduce_mean(tf.square(y_true-y_pred)) ...
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...
Additionally, we propose an intelligent mask to filter out pixels associated with moving objects or those that violate camera motion assumptions, preventing contamination of the training loss. Experimental results on the KITTI benchmark demonstrate that the model is highly competitive among the latest ...