pre-logits这个东西我是从论文《Tied-Augment: Controlling Representation Similarity Improves Data Augmentation 》中看到的,根据源码的解释,pre-logits为特征图flatten之后(应用fc之前)的向量: 特此记录
首先 这里的logits是一个 (a,b)维的张量。其中a是你的全连接输出维度,b是一个batch中的样本数量。 我们经过一个argmax的操作,dim=1 意味着找到张量中各自的最大值所在索引。也就是找到每个样本的全连接输出中最大的那一个。 最有可能的预测值。 torch.eq会返回一个 batch维的bool值。 。sum统计真值的个...