loss = (1- np_target) * np_input loss_1 = np.log(np.exp(-max_val) + np.exp(-np_input - max_val)) + max_val loss += log_weight * loss_1 else: loss = (1- np_target) * np_input loss += max_val loss += np.log(np.exp(-ma...
代码语言:javascript 复制 Epoch:0,train_loss:7.315,val_loss:7.027Epoch:1,train_loss:7.227,val_loss:6.943Epoch:2,train_loss:7.129,val_loss:6.847Epoch:3,train_loss:7.021,val_loss:6.741Epoch:4,train_loss:6.901,val_loss:6.624Epoch:5,train_loss:6.769,val_loss:6.493Epoch:6,train_loss:6.620,val...
loss_1 = np.log(np.exp(-max_val) + np.exp(-np_input - max_val)) + max_val loss += log_weight * loss_1 else: loss = (1 - np_target) * np_input loss += max_val loss += np.log(np.exp(-max_val) + np.exp(-np_input - max_val)) output = loss * np_weight if r...
loss = train_step(x_batch, y_batch) losses.append(loss) with torch.no_grad(): for x_val, y_val in val_loader: x_val = x_val.to(device) y_val = y_val.to(device) model.eval() yhat = model(x_val) val_loss = loss_fn(y_val, yhat) val_losses.append(val_loss.item()) p...
weight:每个类别的loss设置权值 size_average:数据为bool,为True时,返回的loss为平均值;为False时,返回的各样本的loss之和。 reduce:数据类型为bool,为True时,loss的返回是标量。 计算公式如下: 代码: m = nn.Sigmoid() loss = nn.BCELoss() input = torch.randn(3, requires_grad = True) ...
(),lr=initial_lr)# 设置ReduceLROnPlateau调度器scheduler=ReduceLROnPlateau(optimizer,'min',factor=0.1,patience=10,verbose=True)forepochinrange(num_epochs):# 训练模型 ...# 计算验证集上的损失val_loss=validate(model, val_loader)# 调用scheduler.step()并传入验证集上的损失scheduler.step(val_loss)`...
experiment.add_metric(LOSS_METRIC, val_loss) experiment.add_metric(ACC_METRIC, val_accuracy) 这个问题不太容易注意到,在循环中我们调用了test函数。 deftest(model, test_loader): model.eval() # ... 在test函数内部,我们将模式设置为eval!这意味着,如果我们在训练过程中调用了test函数,我们就会进eval模...
scheduler.step(loss_val ) (6) 自定义调整学习率 LambdaLR 为不同参数组设定不同学习率调整策略。调整规则为: lr = base_lr * lambda(self.last_epoch) 在fine-tune中特别有用,我们不仅可以为不同层设置不同的学习率,还可以为不同层设置不同的学习率调整策略。
val_loss=val() scheduler.step(val_loss) mode(str)- 模式选择,有 min 和 max 两种模式, min 表示当指标不再降低(如监测loss), max 表示当指标不再升高(如监测 accuracy)。 factor(float)- 学习率调整倍数(等同于其它方法的 gamma),即学习率更新为 lr = lr * factor ...