腾讯云提供了一系列与深度学习和神经网络相关的产品和服务,可以用于实现sparse_categorical_crossentropy的标签平滑。其中包括: 腾讯云AI Lab:提供了丰富的深度学习平台和工具,包括TensorFlow、PyTorch等,可以用于构建和训练神经网络模型。 腾讯云AI 机器学习平台:提供了自动化的机器学习工作流程和模型训练服务,可以方便地应用...
sparse_categorical_crossentropy tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=False, axis=-1) 参数: from_logits:默认False。为True,表示接收到了原始的logits,为False表示输出层经过了概率处理(softmax) axis:默认是-1,计算交叉熵的维度 PyTorch: BCELoss torch.nn.BCELoss(...
默认情况下,PyTorch在小批量上累计损失,并返回一个标量损失。这对用户是有限制的。 现在,损失函数的一个子集允许指定reduce=False在小批量中为每个样品返回单个损失 例:loss = nn.CrossEntropyLoss(..., reduce=False) 目前支持的损失:MSELoss,NLLLoss,NLLLoss2d,KLDivLoss,CrossEntropyLoss,SmoothL1Loss,L1Loss ...
We implemented our approach on a GeForce NVIDIA RTX 2080 GPU using PyTorch. 4.1 Training for DSD-MatchingNet We use the MegaDepth[33] dataset as the training data to train the DSD-MatchingNet. We train DSD-MatchingNet on image pairs with an arbitrary overlap, which is inspired by S2DNet[...