cls_loss = torch.where(torch.ne(targets, -1.0), cls_loss, torch.zeros(cls_loss.shape)) # 把所有的都添加进去 classification_losses.append(cls_loss.sum()/torch.clamp(num_positive_anchors.float(), min=1.0)) 理解focal los
CTC Loss torch.nn.CTCLoss(blank: int = 0, reduction: str = 'mean', zero_infinity: bool = False) 特点 The Connectionist Temporal Classification loss.这个没找到中文名叫什么,它来自于CTC算法,主要用于处理序列标注问题中的输入与输出标签的对齐问题。 举个例子,比如我们训练一个词性标注模型,如下图, ...
reduce(bool)- 返回值是否为标量,默认为True ignore_index(int)- 忽略某一类别,不计算其loss,其loss会为0,并且,在采用size_average时,不会计算那一类的loss,除的时候的分母也不会统计那一类的样本。 实例:/Code/3_optimizer/3_1_lossFunction/3_...
选择’sum’时即为L1 loss; loss_func = torch.nn.L1Loss() input = torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) target = torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) loss = loss_func(input, target) print(input); print(target); print(loss) print(input.size(), target.size(), loss.size()...
classification loss 分类损失 localization loss 定位损失,预测框和真实框之间的误差 confidence loss 置信度损失,框的目标性 总损失函数为三者的和 classification loss + localization loss + confidence loss 也可以在三个损失前乘上不同的权重系数,已达到不同比重的结果。
一般来说,工程实践中常用的损失函数大致可以分成两大应用情况:回归(Regression)和分类(Classification) 二.回归模型 1.nn.MSELoss(Mean Square Error) 均方损失函数,其数学形式如下: 这里loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i ...
)"""#训练网络#传入net的所有参数和学习率optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.02)#算误差时, 真实值不是one-hot 形式, 而是1D Tensor, (batch,)#但是预测值是2D tensor(batch, n_classes)loss_func =torch.nn.CrossEntropyLoss() ...
classification_losses.append(cls_loss.sum()) # append就是添加 regression_losses.append(torch.tensor(0).float().cuda()) else: alpha_factor = torch.ones(classification.shape) * alpha alpha_factor =1. - alpha_factor focal_weight = classification ...
一般来说,工程实践中常用的损失函数大致可以分成两大应用情况:回归(Regression)和分类(Classification) 二、回归模型 1.nn.MSELoss(Mean Square Error) 均方损失函数,其数学形式如下: 这里loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标 以y-f(x) 为横坐标,MSE 为纵坐标,绘制其损失函数的图形: ...
Binary cross entropy (BCE) loss is a special case of cross entropy loss for binary classification problems. It calculates the amount of surprise in a binary target distribution given a binary predicted distribution.相比于多分类问题,二元交叉熵损失在处理二分类问题时更加直观和简单。BCE loss is ...