我在反复品读GitHub issue中其他人关于这个问题的解答(链接如下),以及pytorch文档中CrossEntropyLoss的计算方法后,总算意识到自己之前理解的错误所在:labels中的0元素并不是指代正负样本对,而是告诉CrossEntropyLoss输入第一维的标签为1(ground truth),也就是第0维指代的是正样本对。 MoCo Issue - Why all targets ar...
分支main 分支 (mmpretrain 版本) 描述该错误 I trained my own dataset with MocoV3-resnet50, but the loss decreased from 27 to 23, holding on the number of 23, why? 12/20 09:34:59 - mmengine - INFO - Saving checkpoint at 3562 epochs /mnt/sda/qilibin/...
OpenSim_DECLARE_OPTIONAL_PROPERTY(huber_loss_delta, double, "TODO (default is 1)."); @@ -268,8 +274,11 @@ class OSIMMOCO_API Bhargava2004Metabolics : public ModelComponent { using ConditionalFunction = double(const double&, const double&, const double&, const double&, const double&, ...
昨晚在看对比学习算法 MoCo[1] 的源代码时,中间有一个涉及Pytorch中CrossEntropyLoss的计算问题困扰了我较长时间,因此记录下来加深一下印象: 问题描述: MoCo 中 contrastive loss 的组成是由query正样本对相似度(代码图中的 l_pos),以及query与一系列queue中的负样本相似度(代码图中的 l_neg)共同构成的: MoCo ...