importtorchimporttorch.nnasnnclassCorrelationCoefficientLoss(nn.Module):def__init__(self):super(CorrelationCoefficientLoss,self).__init__()defforward(self,y_true,y_pred):# 计算协方差num=torch.mean((y_true-torch.mean(y_true))*(y_pred-torch.mean(y_pred)))# 计算标准差den=torch.std(y_tr...
loss = 1 - correlation return loss ``` 在上面的代码中,我们首先计算了输出和标签之间的相关系数。然后,我们将相关系数转化为损失值,这里使用了1减去相关系数的方式。最后,我们将损失值返回。 使用这个自定义的相关系数损失函数与其他损失函数一样简单。假设我们已经定义了一个模型和一个优化器,可以按照以下方式来...
PyTorch提供了丰富的损失函数,其中之一是PCC(Pearson Correlation Coefficient)损失函数。本文将介绍PCC损失函数的原理和使用方法,并给出具体的代码示例。 PCC损失函数概述 Pearson相关系数(Pearson Correlation Coefficient,PCC)是用来衡量两个变量之间线性关系的统计量。在深度学习中,PCC损失函数被用来衡量模型对于输入特征和...
(train_x) ]).T # Define the noise covariance matrix with correlation = 0.3 sigma2 = 0.1**2 Sigma = torch.tensor([[sigma2, 0.3 * sigma2], [0.3 * sigma2, sigma2]]) # Add noise to the training data train_y += torch.tensor(np.random.multivariate_normal(mean=[0,0], cov=Sigma...
常用于测量图像的相似性测度有三个,一个是图像灰度的均方差(mean squared voxel differece),一个是交叉互相关(cross-correlation),一个是互信息(mutual information)。前两个通常用于单模态的图像,而第一个的鲁棒性相比于交叉互相关更差一些,比较容易受图像灰度分布与对比度等的影响。互信息通常用于多模态的图像,在...
# Define the noise covariance matrix with correlation = 0.3 sigma2 = 0.1**2 Sigma = torch.tensor([[sigma2, 0.3 * sigma2], [0.3 * sigma2, sigma2]]) # Add noise to the training data train_y += torch.tensor(np.random.multivariate_normal(mean=[0,0], cov=Sigma, size=len(train_x...
target_corr = correlation_matrix(target_feature) style_corr = correlations[layer] layer_loss = torch.mean((target_corr - style_corr)**2) layer_loss *= weights[layer] _, d, h, w = target_feature.shape style_lo...
卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层,常用于处理图像数据。 二维互相关运算 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入
二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter)。卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和,得到输出数组中相应位置的元素。图1展示了...
return: loss, [batch_size] '''batch_size = input_labels.size(0)# [batch_size, embed_size],这里估计进行了运算:(128,30000)*(30000,100)= 128 * 100input_embedding = self.in_embed(input_labels)# [batch_size, 2*C, embed_size],增加了维度(2*C)# 表示一个batch有B组周围词单词,一组周...