importtorch#定义loss函数loss_function=torch.nn.NLLLoss(weight=None,ignore_index=-100,reduction='mean')##weight:tensor类型或None,tensor格式:(K,)##作用:对标签中的各类别指定计算loss的权重(当标签为某类时,计算的loss值更大或更小,使得参数优化更快或更慢),None时默认各类权重相等。##ignore_index:int...
ignore _index:设置一个目标值, 该目标值会被忽略, 从而不会影响到 输入的梯度 reduction :计算模式,可为none /sum /mean ①. none:逐个元素计算 ②. sum:所有元素求和,返回标量 ③. mean:加权平均,返回标量 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 nn.NLLLoss(weight=None, size_average=Non...
ignore_index:指定忽略一个真实值,(int),也就是手动忽略一个真实值。 reduction:在[none, mean, sum]中选,string型。none表示不降维,返回和target相同形状;mean表示对一个batch的损失求均值;sum表示对一个batch的损失求和。 其中参数weight、ignore_index、reduction要在实例化CrossEntropyLoss对象时指定,例如: loss...
pytorch的公式表示的是多分类问题: 1)当目标targets 包括类索引,ignore_index才可以设置. 2)表示每个类别的概率;当每个小批项目需要超过单个类别的标签时非常有用,例如混合标签、标签平滑等。 其中: x为输入值,y为目标值,C代表类别数量,w为权值参数。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 # weight :为每个类...
ignore_index:忽略某个类的损失函数。 reduce:数据类型为bool,为True时,loss的返回是标量。 123456789101112131415161718192021222324252627282930 import torchimport torch.nn as nnx_input=torch.randn(3,5)#随机生成输入 print('x_input:\n',x_input) y_target=torch.tensor(4,2,0)#设置输出具体值 print('y_ta...
returnnll_loss(log_softmax(input, 1), target, weight, None, ignore_index, None, reduction) 从上面代码可知:input和target是Tensor格式,并且先计算log_softmax,再计算nll_loss。(实际上softmax计算+ log计算 + nll_loss 计算== 直接使用CrossEntropyLoss计算) ...
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/4_NLLLoss.py 特别注意:当带上权值,reduce = ...
(2)ignore_index:用来指示某个类别不计算Loss。例如1000类分类任务中,不想计算第999类的Loss,即可设置ignore_index=999; (3)reduction:用来计算Loss的模型,具体有3类none/sum/mean。none逐个样本计算Loss,有多少个独立样本,就返回多少个Loss;sum、mean均返回标量。
torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean') 1. 其中: weight表示每个类别的权重,当标签不平衡的时候可以使用来防止过拟合。 size_average表示是否将样本的loss进行平均之后输出,默认为true。
• ignore_index:忽略某个类别 • reduction :计算模式,可为none/sum /m e an none-逐个元素计算 sum-所有元素求和,返回标量 mean-加权平均,返回标量 torch.nn.BCELoss(weight=None,size_average=None,reduce=None,reduction='mean') 4、 nn.BCEWithLogitsLoss ...