本文主要讲述以下三个内容:一、 PyTorch 模型定义的方式1.1 Sequential1.2 ModuleList1.3 ModuleDict1.4 三种方式的比较二、PyTorch 修改模型2.1 修改模型层2.2 添加外部输入2.3 添加额外输出三、PyTorch 模型保存与读取3.1 模型保存3.2 模型读取 一、 PyTorch 模型定义的方式PyTorch 模型定义主要包括两个部分
1 focal loss的概述焦点损失函数 Focal Loss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。当然，在目标检测中，可能待检测物体有1000个类别，然而你想要识别出来的物体，只是其中的某一个类别，这样其实就是一个样本非常不均衡的一个分类问题。而Focal Loss简单的说，就是解决样本数量极度不平衡的问题的。说到样本不平衡的解决方案，相比大家是知道一个混淆矩阵的f1-sc
文章目录前言一、模型评估概要二、评估方法`1.准确率（Accuracy）`**`2.ROC（Receiver Operating Characteristic）`**`3.混淆矩阵（confusion_matrix）`4.精度（Precision）5.召回率（Recall）6.F1值（F1 Score）三、举例总结 前言一、模型评估概要在模型训练完成后，需要使用模型来预测新数据，并评估模型的性能
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2023-08-01 15:24:09
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1.RNN简介rnn,相比很多人都已经听腻，但是真正用代码操练起来，其中还是有很多细节值得琢磨。虽然大家都在说，我还是要强调一次，rnn实际上是处理的是序列问题，与之形成对比的是cnn，cnn不能够处理序列问题，因为它没有记忆能力，那为什么rnn能够处理序列问题以及有记忆能力呢？首先简单介绍一下rnn以及lstm的背景，这里给出两个链接，链接1，链接2以最简单的rnn为例，如下图 上面是
# PyTorch交叉熵损失函数
在深度学习中，交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）是一种常用的损失函数，尤其在多分类问题中使用广泛。在PyTorch中，我们可以使用`nn.CrossEntropyLoss`模块来定义和计算交叉熵损失。本文将介绍交叉熵损失函数的原理，并给出使用PyTorch计算交叉熵损失的示例代码。
## 交叉熵损失原理
交叉熵损失是一种度量两个概率分布之
原创
2023-07-18 12:23:50
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学习过程知识粗略记录，用于个人理解和日后查看 包导入 import torch from torch import nn MSELoss-均方差损失 常用于回归问题中 对于每一个输入实例都只有一个输出值，把所有输入实例的预测值和真实值见的误差求平方，然后取平均 定义：class torch.nn.M ...
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2021-08-19 15:52:00
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# 如何实现 PyTorch 中的 Dice 损失
在深度学习中，损失函数是优化模型的关键组成部分之一。Dice 损失在医学图像分割任务中尤为重要，因为它能有效衡量预测结果与真实标签之间的重叠程度。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现 Dice 损失，包括每一个步骤的解释和代码示例。
## 流程概述
为了创建 Dice 损失函数，我们可以根据以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述
一个损失函数需要一对输入：模型输出和目标，然后计算一个值来评估输出距离目标有多远。loss = criteri
原创
2023-05-18 17:14:58
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知识蒸馏（Knowledge Distillation）的概念由Hinton大神于2015年在论文《Distilling the Knowledge in a Neural Network》中提出，论文见：https://arxiv.org/abs/1503.02531。此方法的主要思想为：通过结构复杂、计算量大但是性能优秀的教师神经网络，对结
这次是关于损失函数的使用pytorch编写哦~~这里对损失函数的类别和应用场景，常见的损失函数，常见损失函数的表达式，特性，应用场景和使用示例
YOLOV5中损失函数即代码讲解 YOLOV5中loss.py文件代码讲解： yolov5中一共存在三种损失函数： 分类损失cls_loss：计算锚框与对应的标定分类是否正确 定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（CIoU） 置信度损失obj_loss：计算网络的置信度 通过交叉熵损失函数与对数损失的结合来计算定位损失以及分类损失。class BCEBlurWithLogitsLos
本文将给出NLP任务中一些常见的损失函数（Loss Function），并使用Keras、PyTorch给出具体例子。 在讲解具体的损失函数之前，我们有必要了解下什么是损失函数。所谓损失函数，指的是衡量模型预测值y与真实标签Y之间的差距的函数。本文将介绍的损失函数如下：Mean Squared Error（均方差损失函数）Mean Absolute Error（绝对值损失函数）Binary
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2023-09-04 21:58:54
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对数损失（Logarithmic Loss，Log Loss）是一种用于衡量分类模型的损失函数。它通常用于二元分类问题，但也可以用于多元分类问题。在二元分类问题中，Log Loss 基于预测概率和实际标签的对数误差来计算损失。对于一个样本 i，假设它的实际标签是 yi（取值为 0 或 1），模型预测的概率为 y^i（0 ≤ y^i ≤ 1），则它的
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2023-10-08 14:48:15
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BCE和CE的区别首先需要说明的是PyTorch里面的BCELoss和CrossEntropyLoss都是交叉熵，数学本质上是没有区别的，区别在于应用中的细节。BCE用于二分类，CE用于多分类BCE适用于0/1二分类，计算公式就是 “ -ylog(y^hat) - (1-y)log(1-y^hat) ”，其中y为GT，y_hat为预测值。这样，当gt为0的时候，公式前半部分为0，y^hat 需要尽
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2023-10-08 00:15:37
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pytorch学习笔记（六）——pytorch进阶教程之合并与分割目录合并----cat合并----stack拆分----split拆分----chunk 目录合并----cat假设有两份数据，一份是属于班级1-4的成绩，一份是属于班级5-9的成绩。 现在要将两份数据进行合并，使用cat函数，参数一传入要合并的数据，用list形式，参数二传入合并的维度dim=0，说明合并第一个维度，因此[4,3
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2023-08-25 23:34:53
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python+Scikit-Learn线性回归及损失函数环境：(ubuntu18.04LTS)Anaconda3+python3.7.4+Scikit-Learn一、线性回归监督学习 机器学习主要分为监督学习、非监督学习和强化学习。其中，监督学习主要包括：分类（Classification）、回归（Regression）和排序（Ranking）。监督学习是通过已知的训练数据集，训练得到数据集中特征
NLP分类任务可以分为单标签和多标签，在进行这些分类任务的时候，怎么选择损失函数呢？一、单标签分类任务单标签分类任务很简单，就是一个样本只有一个标签；进一步，根据类别的多少可以分为二分类和多分类。1、二分类任务只有2个类别，非A即B，那么这种情况下，可以采用如下的方式：a、sigmoid激活函数+BCELoss训练代码实现方式如下#output [B,C]
output = torch.sigmo
一.线性回归LinearRegression类就是我们平时所说的普通线性回归，它的损失函数如下所示：
对于这个损失函数，一般有梯度下降法和最小二乘法两种极小化损失函数的优化方法，而scikit-learn中的LinearRegression类使用的是最小二乘法。通过最小二乘法，可以解出线性回归系数θ为：验证方法：LinearRegression类并没有用到交叉验证之类的验证方法，需要我们自己把数据
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2023-10-08 01:23:33
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均方误差（Mean Squared Error，MSE）：均方误差是最常见的图像恢复损失函数之一。它计算恢复图像与原始图像之间的像素级别差异的平均值的平方。MSE 损失函数趋向于使恢复图像的像素值与原始图像的像素值尽可能接近。均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）：均方根误差是均方误差的平方根，它衡量恢复图像与原始图像之间的平均像素级别差异。RMSE 损失函数也常用
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2023-10-08 09:20:21
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代码 损失函数的一般表示为\(L(y,f(x))\)，用以衡量真实值\(y\)和预测值\(f(x)\)之间不一致的程度，一般越小越好。为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为\(y-f(x)\)，在分类问题中则为\(yf(x)\)。下面分别进行讨论。回归问题的损失函数回归问题中\(y\)和\(f(x)\)皆为实数\(\in R\)，因此用残差 \(y-f(x)\
