将背景像素的cross-entropy loss的权重设置为0.4 数据扩充中,使用来random rotation,random cropping,horizontal flipping(个人理解,后一个扩充方式的话,需要把label也同步更改了)
3.3 匹配损失(Matching Loss) 3.4 SoL增强 3.5 利用几何信息进行学习 3.6 最终损失函数 4. 实验 5. 总结 论文地址arxiv.org/abs/2106.00186 Abstract 以往基于深度学习的线段检测(LSD)具有巨大的模型规模和较高的线预测计算成本。这限制了它们对计算受限制的环境的实时推断。在本文中,我们提出了一种用于资源约...
which captures multiple core aspects of Neural Collapse. With this measure, we provide theoretical guarantees of Neural Collapse emergence with last-layer batch normalization and weight decay when the regularized cross-entropy loss is near optimal. We also perform further experiments to show that the ...
pytorch中的nn.CrossEntropyLoss() 2019-12-11 16:13 −nn.CrossEntropyLoss()这个损失函数和我们普通说的交叉熵还是有些区别。 $x$是模型生成的结果,$class$是数据对应的label $loss(x,class)=-log(\frac{exp(x[class])}{\sum_j exp(x[j])})=-x[clas... ...
self.model=modelself.model_old=Noneself.fisher=Noneself.nepochs=nepochsself.sbatch=sbatchself.lr=lrself.lr_min=lr_minself.lr_factor=lr_factorself.lr_patience=lr_patienceself.clipgrad=clipgradself.ce=torch.nn.CrossEntropyLoss()self.optimizer=self._get_optimizer()self.lamb=lamb# Grid search ...
论文Decoupled Weight Decay Regularization中提到,Adam 在使用时,L2 regularization 与 weight decay 并不等价,并提出了 AdamW,在神经网络需要正则项时,用 AdamW 替换 Adam+L2 会得到更好的性能。 TensorFlow 2.x 在tensorflow_addons库里面实现了 AdamW,可以直接pip install tensorflow_addons进行安装(在 windows 上...
binary_crossentropy(y_true_1d, y_pred, from_logits=False)[:, None] # multiply sample_weight bce_weight = (bce * (1 - y_true_1d) + bce * (y_true_1d)) * sample_weight_1d # sum bce loss with weight loss_sum = tf.reduce_sum(bce_weight, name="weight_loss_sum") # sum ...
论文Decoupled Weight Decay Regularization中提到,Adam 在使用时,L2 regularization 与 weight decay 并不等价,并提出了 AdamW,在神经网络需要正则项时,用 AdamW 替换 Adam+L2 会得到更好的性能。 TensorFlow 2.x 在tensorflow_addons库里面实现了 AdamW,可以直接pip install tensorflow_addons进行安装(在 windows 上...
论文做的是Aspect Based Sentiment Analysis。比如给定句子I hated their service, but their food was great 和aspect service, 那么标签应该是negative;如果给定aspect 为food,那么标签应该是positive. 论文首先对sentence和aspect编码, 然后进行attention,然后进行情感分类。下图为整体模型架构: 其中模型主要包含embedding ...