self.loss_fcn = loss_fcn # must be nn.BCEWithLogitsLoss() 定义为多分类交叉熵损失函数self.gamma = gamma # 参数gamma 用于削弱简单样本对loss的贡献程度 self.alpha = alpha # 参数alpha 用于平衡正负样本个数不均衡的问题 self.reduction = loss_fcn.reduction # self.reduction: 控制FocalLoss损失输出模...
1、_amp注释掉直接把amp赋值为False,如下图: 2、这样做之后在运行train.py发现训练时就不会有nan值了。如果还有,那就应该就关闭这篇博客了,考虑下其他方法了。 然后,你就会发现validation时会出现P/R/map全部为0。然后你就继续在train.py里面搜索half关键字,把所有有.half()变为.float(),如下图: 到这一...
其中指定了训练数据的配置文件路径,使用GPU进行训练,使用2个工作进程加载数据,输入图像的大小为640x640,训练120个epoch,每个批次的大小为8。 results2=model.train(data=data_path,device='0',workers=workers,imgsz=640,epochs=120,batch=batch,name='train_v8_'+data_name) 首先,训练损失(train/box_loss, tr...
过拟合了，训练集样本不够或者特征不够
随着iteration增加,降低学习率可以是模型更有效的学习,也就是更好的降低train loss。 最后一层卷积层中filters数值是 5×(类别数 + 5)。 region里需要把classes改成你的类别数。 最后一行的random,是一个开关。如果设置为1的话,就是在训练的时候每一batch图片会随便改成320-640(32整倍数)大小的图片。目的和...
开始在train.py的第55行调用compute_loss()计算模型训练的损失,然后再yolov3.py中进入到compute_loss()函数 compute_loss()函数 其实这部分代码并没有进行核心的计算,主要是传入相关参数,然后调用loss_layer()函数进行相关计算。 结构图: ...
第三，通过对YOLOv5nsys执行序列的观察发现，在ComputeLoss部分出现的bbox_iou是整个Loss计算部分的比较大...
个iteration 乘一个大于 1 的系数,再 scale loss;并且每次更新前检查溢出问题(检查梯度中有没有inf和nan),如果有,scale factor 乘一个小于 1 的系数并跳过该 iteration 的参数更新环节,如果没有,就正常更新参数。动态更新 scale factor 是 amp 实际操作中的流程。总结 amp 动态 scale factor 的训练流程: ...
这里我们开始训练和测试自己的数据集,在cmd终端中运行train.py进行训练,以下是训练过程中的结果截图。 在深度学习中,我们通常通过损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。从训练和验证的损失图像中可以看出,box_loss(边界框损失),cls_loss(类别损失)和df1_loss(分布式焦点损失)随着训练周期的增加而显著减少。这表示...
交叉熵损失,二分类损失(binary CE loss)是它的一种极端情况. 在机器学习部分就有介绍它。 如下图所示,y是真实标签,a是预测标签,一般可通过sigmoid,softmax得到,x是样本,n是样本数目,和对数似然等价。 - focal loss, 用改变loss的方式来缓解样本的不平衡,因为改变loss只影响train部分的过程和时间,而对推断时间...