pytorch交叉熵损失函数的weight参数的使⽤⾸先 必须将权重也转为Tensor的cuda格式；然后 将该class_weight作为交叉熵函数对应参数的输⼊值。class_weight = torch.FloatTensor([0.13859937, 0.5821059, 0.63871904, 2.30220396, 7.1588294, 0]).cuda()补充：关于pytorch的CrossEntropyLoss的weight参数 ⾸先...
class_weights = torch.Tensor([len(self.train_classes)/cforcinpd.Series(class_count).sort_index.values]) # Can't iterate over class_count because dictionary is unordered sample_weights = [0] * len(train_set) foridx, (image, label)inenumerate(train_set): class_weight = class_weights[lab...
class_weights = torch.tensor([1 / i for i in df_agg_classes["proportion"].values], dtype=torch.float) model = MLP() criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=class_weights) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4) 最终的结构如下: >>> MLP( (...
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...
xgtrain = xgb.DMatrix(train[:offset,:], label=labels[:offset], weight=weight) xgval = xgb.DMatrix(train[offset:,:]) y_label=labels[offset:] # training model # early_stopping_rounds 当设置的迭代次数较大时,early_stopping_rounds 可在一定的迭代次数内准确率没有提升就停止训练 ...
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]...
class_weight=Variable(torch.FloatTensor([1,10]))# 这里正例比较少,因此权重要大一些target=Variable(torch.FloatTensor(3,4).random_(2))weight=class_weight[target.long()]# (3, 4)loss_fn=torch.nn.BCELoss(weight=weight,reduce=False,size_average=False)# balabala... ...
class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.wpool = weight_pool((1,2)) def forward(self, x): x = self.wpool(x) return x 下面展示前10个epoch的loss曲线图,可以看到2个epoch时网络已经接近收敛。此时学习到的参数为1.0324和0.9731,非常接近我们最理想...
CLASS torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean') 1 参数说明: weight:分类类别明显不均衡的话,会设置weight来使得更均衡 ignore_index:类似padding的操作,一般设置ingnore_index = 0,传入之后,如果目标为ingnore_index,就不会考虑那个位置 ...
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表示不进行聚合,返回一个loss数组criterion=nn.CrossEntropyLoss(weight=weight,reduction='none')# This would be returned from your...