GoogLeNet动手学深度学习代码开源 githubimport torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
import d2l.torch as d2l相当于使用了不同的滤波器的 块相比于 或者 class Inception(nn.Module):
def __init__(self, in_c
# 如何在PyTorch中调整Loss权重
在深度学习的模型训练过程中，如何调整损失函数（Loss）的权重是一个关键环节。尤其在不平衡分类任务中，某些类别的样本数量可能会远超其他类别，直接导致模型对少数类别的识别能力下降。为了解决这个问题，我们可以为不同的类别分配不同的损失权重，从而使模型在训练过程中更加重视少数类别。那么，如何在PyTorch中实现这一过程呢？接下来，我将详细介绍这个过程。
原创
2024-08-08 15:07:00
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# 多个Loss权重在PyTorch中的实现
在深度学习中，我们经常需要同时优化多个loss函数来达到更好的模型性能。PyTorch提供了灵活的方式来实现这一点。本文将介绍如何在PyTorch中使用多个loss权重，并通过代码示例进行说明。
## 什么是Loss权重？
在机器学习中，loss函数是用来衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。在多任务学习或需要平衡不同任务性能的场景中，我们可能会
原创
2024-07-17 13:34:18
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目录1、权重衰减2、L2正则化和L1正则化3、高维线性回归演示权重衰减1、权重衰减一般来说，我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。 但这可能成本很高，耗时颇多，或者完全超出我们的控制，因而在短期内不可能做到。所以我们需要将重点放在正则化技术上，权重衰减（weight decay）是最广泛使用的正则化的技术之一， 它通常也被称为L2正则化2、L2正则化和L1正则化L2正则化线性模型构成经
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2024-04-10 07:19:40
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5、nn.L1Loss回归任务中常用的损失函数。
功能：计算模型输出inputs与真实标签target之差的绝对值\[L_n=\vert x_n-y_n\vert
\]6、nn.MSELoss回归任务中常用的损失函数。
功能：计算模型输出inputs与target之差的平方\[L_n=( x_n-y_n)^2
\]nn.L1Loss(size_average=None,reduce=None,re
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2024-08-30 11:25:28
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摘要这个版本的代码是非常的简洁，loss的定义和训练部分写法也与目标分类十分相近，所以学习难度降低不少，能省的代码全部省掉，最主要的目标让大家了解目标检测的本质，会写训练和检测测试部分就可以，缺少mAP计算，这部分我会在单独讲解。focal loss定义在前二章文章中，第一篇主要是讲解retinanet提取出来5种特征图用来进行预测，第二篇讲解数据处理成我们需要预测的label，就是为了方便进入l
最近在复现一篇论文的训练代码时，发现原论文中的总loss由多个loss组成。如果只有一个loss，那么直接loss.backward()即可，但是这里不止一个。一开始看到不止一个loss时，不知道将backward()放在哪里。for j in range(len(output)):
loss += criterion(output[j], target_var) 我们知道，一般传统的梯度
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2023-11-11 01:19:36
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在使用PyTorch进行深度学习模型的训练时，定义合适的损失函数对于模型的性能至关重要。在某些情况下，可能需要自定义损失函数，并在其中调整不同类别样本的权重，以应对类别不平衡或其他需求。本文将详尽记录如何进行“PyTorch自定义loss调整权重”的过程。
## 问题背景
在进行图像分类任务时，我们发现在数据集中，各类别的样本数量存在显著差异，导致模型在某些类别上表现不佳，影响了整体的业务效果。
6.1 自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss… 但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，比如DiceLoss，HuberLoss，SobolevLoss… 这些Loss Function专门针对一些非通用的模型，PyTorch不能将他们全部添加到库中去，因此这些损失函数
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2024-03-11 13:21:32
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最近需要一种自定义loss，可以对每个实例的loss进行不同的加权。在网上找到的代码，没有我想要的，因此首先对torch的loss进行了研究。torch的loss有包装在nn.Module之中的，有在nn.functional之中的，两种的区别就是前者需要torch对参数进行维护，如果没有parameter不用算梯度的话，就是多占了几个参数的区别而已。torch本身的nn.BCEloss就是调用了
一：pytorch.nn常用知识整理构建神经网络1.激活函数（1）softmax函数： 将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内； 很多时候，Sigmoid 作为最后一层的激活函数与交叉嫡代价函数组合； 如果需要将输出解释为概率分布，一般建议用softmax激活函数。 （2）ReLU激活函数：计算量小 一定程度上缓解“梯度消失”问题 使部分神经元的输出为零，一定程度
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2024-01-14 19:32:32
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一、对多分类函数tf.nn.softmax()与交叉熵函数tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()的认识这俩函数看着就有关系，前缀都是tf.nn.softmax,那么各自的作用是什么呢？ 首先看这俩函数的参数，前者是logits,后者也
不确定性建模似乎可以适用于标签噪声更大的数据，而DTP可能在干净的标注数据里效果更好一、 同方差的不确定性加权(噪声低的权重高，好学的任务权重高)每个任务的最优权重依赖于衡量尺度并且最终依赖于任务噪声的大小。通过考虑每个任务之间的同方差不确定性（homoscedastic uncertainty）来设置不同任务损失函数的权值(关于同方差不确定性的具体含义，我会展开进一步解释）综上，本文的创新点主要
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2024-08-21 08:15:32
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对于二分类问题，使用softmax或者sigmoid，在实验结果上到底有没有区别(知乎上相关问题讨论还不少)。最近做的相关项目也用到了这一块，从结果上来说应该是没什么区别，但是在模型上还是存在一定差异性的(可以应用于多模型融合、在相关比赛项目当中还是可以使用的)。相关知识和代码总结如下。以下主要分为4个部分：交叉熵损失、二分类交叉熵损失、Focal loss及二分类Focal loss1. CE_
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2024-01-10 18:56:36
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在DDD设计中，增删改操作便于应用领域模型执行，而查询操作往往无法直接通过领域模型执行。CQRS是“命令查询责任分离”（Command Query Responsibility Segregation）的缩写。在基于CQRS的系统中,我们称增删改为命令型操作,把命令操作和查询 所使用的数据模型作区分。听起来可能像是两个微服务,但是在CQRS中，无论运行时架构是怎样的，命令模型和查询模型都属于同一逻
损失函数（loss function）是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子： 其中，前面的均值函数表示的是经验风险函数，L代表的是损失函数，后面的Φ是正则化
description动态区间第\(k\)大data range\[n,m\le 10000,a_i,t\le 1e^9\]solution前置技能:主席树,静态区间第\(k\)大 注意到主席树的区间维护是通过前缀和来实现的, 修改时需要对所有前缀进行修改,一次复杂度是\(O(nlogn)\),显然会\(TLE\)树套树(树状数组套线段树???)于是我们想到把主席树的前缀和维护改成树状数组维护 这
背景最近一直在总结Pytorch中Loss的各种用法，交叉熵是深度学习中最常用的计算方法，写这个稿子把交叉熵的来龙去脉做一个总结。什么是交叉熵信息量引用百度百科中信息量的例子来看，在日常生活中，极少发生的事件一旦发生是容易引起人们关注的，而司空见惯的事不会引起注意，也就是说，极少见的事件所带来的信息量多。如果用统计学的术语来描述，就是出现概率小的事件信息量多。因此，事件出现得概率越小，信息量愈大。
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2024-08-21 19:26:25
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对于loss的定义和选择，是决定一个模型能否收敛甚至是针对特定问题是否能够进行灵活应用的基石，因而对于loss的理解和把握是炼丹师的基本数学修养。从pytorch的loss的使用来看，是对于loss的理解的一个很好的入口。 对于Loss的理解应该是无止境的，有如下的一些比较高阶的理解：L1 loss，L2 loss 和 smoothL1loss对于L1 loss，L2 loss 和 sm
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2023-09-05 21:19:54
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前言今天我们学习网络的损失部分，众所周知损失是网络参数调节的关键，损失函数的好坏是一个网络的关键，让我们先了解一下CTPN的损失组成： CTPN 的 loss 分为三部分：Ls：预测每个 anchor 是否包含文本区域的classification loss； Lv：文本区域中每个 anchor 的中心y坐标cy 与高度h 的regression loss； Lo：文本区域两侧 anchor 的中
