在模型拟合过程中处理类不平衡占比的一种方法是对少数类的错误预测赋予更大的惩罚。通过scikit-learn,调整这种惩罚非常方便,只需将class_weight参数设置为class_weight='balanced',大多数分类器都实现了这个功能。 处理类不平衡的其他常用策略包括增加少数类别的样本、减少多数类别的样本以及生成合成训练样本。可惜并没有...
class Linear(nn.Module): def __init__(self, input_features, output_features, bias=True): super(Linear, self).__init__() self.input_features = input_features self.output_features = output_features self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(output_features, input_features)) if bias: self.bi...
删除那些不能加载预训练的k,假设你现在报错的模型是classifier.1.weight和 classifier.1.bias,那就可以改为pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict and k not in ['classifier.1.weight', 'classifier.1.bias']}。
(2) 手动加权,得到各个样本的loss array后,我们可以对每个loss赋予(乘以)相应的权重,这时即达到了对不同样本赋予不同权重的目的。 batch_size=10nb_classes=2model=nn.Linear(10,nb_classes)weight=torch.empty(nb_classes).uniform_(0,1)# 初始化CrossEntropy函数时传入各个class的权重,# 且设置reduction为None...
我目前正在使用PyTorch来训练神经网络。我使用的数据集是一个具有大量0的二进制分类数据集。我决定尝试使用PyTorch的交叉熵损失的weight参数.通过sklearn.utils.class_weight.compute_class_weight计算权重,得到[0.58479532, 3.44827586]的权重值。当我将这个class_weights张量添加到损失的weight参数中时(即, ...
第一种，用样本数的倒数当做权重。即1ClassSize。用上述的三分类表示就是，weight=[1100000,1100,110]...
以下是一个简单的例子,通过使用TensorBoard监控并优化卷积神经网络(CNN)中的weight和bias。1. 创建CNN模型首先,我们创建一个简单的CNN模型,用于图像分类任务。代码如下:```pythonimport torchimport torch.nn as nnimport torchvision.datasets as datasetsimport torchvision.transforms as transformsclass CNN(nn.Module)...
model.__class__.__name__, unexpected_keys))iftempdir:#Clean up temp dirshutil.rmtree(tempdir)returnmodel 方法虽然长一点,但功能只是简单的载入模型然后load所有的预训练参数 然后注意其中这个load方法: defload(module, prefix=''): local_metadata= {}ifmetadataisNoneelsemetadata.get(prefix[:-1], {...
class WeightReader(): def __init__(self, weight_file): with open(weight_file, 'r') as fp: header = np.fromfile(fp, dtype = np.int32, count = 5) self.header = torch.from_numpy(header) self.seen = self.header[3] #The rest of the values are the weights ...
(weight=class_weight,reduce=False)multi_criterion_class=nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=class_weight,reduce=False)bce_criterion_element=nn.BCEWithLogitsLoss(weight=element_weight,reduce=False)multi_criterion_element=nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=element_weight,reduce=False)bce_loss=bce_criterion(...