BERT 预训练模型及文本分类介绍如果你关注自然语言处理技术的发展，那你一定听说过 BERT，它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义。本次试验将介绍 BERT 的模型结构，以及将其应用于文本分类实践。知识点语言模型和词向量BERT 结构详解BERT 文本分类BERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transforme
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2024-09-24 10:04:26
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本质上讲，Focal Loss 就是一个解决分类问题中类别不平衡、分类难度差异的一个 loss，总之这个工作一片好评就是了。看到这个 loss，开始感觉很神奇，感觉大有用途。因为在 NLP 中，也存在大量的类别不平衡的任务。最经典的就是序列标注任务中类别是严重不平衡的，比如在命名实体识别中，显然一句话里边实体是比非实体要少得多，这就是一个类别严重不平衡的情况。硬截断整篇文章都是从二分类问题出发，同
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2023-07-25 08:09:54
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深度学习（Deep Learning）是机器学习（Machine Learning）的一大分支，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。逻辑回归（Logistic Regression，也译作“对数几率回归”）是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。 符号约
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2024-01-02 17:47:56
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# 语义分割损失函数多分类Dice Loss PyTorch实现指南
## 概述
语义分割是计算机视觉中的一项重要任务，它旨在将图像中的每个像素分类到不同的类别中。Dice Loss（也称为F1-Score Loss）是一种常用于医学图像分割的损失函数，它能够更好地处理不平衡数据集。在本文中，我们将学习如何在PyTorch框架中实现多分类的Dice Loss。
## 流程图
以下是实现多分
原创
2024-07-16 12:19:17
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专栏目录： 本文 +pytorch快速入门与实战——一、知识准备（要素简介）pytorch快速入门与实战——二、深度学习经典网络发展pytorch快速入门与实战——三、Unet实现pytorch快速入门与实战——四、网络训练与测试注意：教程模块间独立性较高，任何地方均可跳跃性阅读，别管是不同文章之间，还是文章的不同模块。 怎么开心怎么来。反正都是从“这都是啥”到”呵呵就这“ 部分列举的不详细是因为
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2024-02-29 11:25:50
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可能你要问了，我们是在讨论“机器学习”，为何要纠结“Logistic”一词的译法呢？并不是因为我们“好为人师”，而是这关系到对“Logistic 回归”内涵的理解。下面我们就从为什么需要 Logistic 回归开始说起。为什么需要Logistic回归首先，需要强调的是，Logistic 回归也属于监督学习之列，虽然带有“回归”二字，但它却是名副其实的“分类”算法。通过前面的学习，我们知道，分类与传
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2024-06-23 22:25:49
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深度学习可应用在计算机视觉领域的多个方面，包括图像分类、目标检测、图像语义分割、实例分割视觉任务。图像分类（1）单目标的图像分类（2）多目标的图像分类目标检测 分类和检测的区别如下： 分类：是什么？ 检测：在哪里？分别是什么？（多个目标）图像语义分割实例分割1. 评估方法对语义分割模型来说，通常用下面的一些方法来评价算法的效果。精度是评价图像分割网络最主要也是最流行的技术指标，这些精度估算方法各种
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2023-09-04 14:05:05
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Focal loss 出自何恺明团队Focal Loss for Dense Object Detection一文，用于解决分类问题中数据类别不平衡以及判别难易程度差别的问题。文章中因用于目标检测区分前景和背景的二分类问题，公式以二分类问题为例。项目需要，解决Focal loss在多分类上的实现，用此博客以记录过程中的疑惑、细节和个人理解，Keras实现代码链接放在最后。框架：Keras（tens
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2024-04-26 06:55:03
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# 实现“generalized dice loss pytorch”的步骤
## 介绍
在这篇文章中，我将会教你如何在PyTorch中实现"generalized dice loss"。这是一种常用的损失函数，特别适用于像分割任务这样的多类别问题。我们将会按照以下几个步骤来完成这个任务：
1. 导入必要的库和模块
2. 定义损失函数
3. 计算每个类别的权重
4. 实现损失函数
## 步骤
原创
2023-07-29 06:11:51
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在深度学习领域，尤其是在多分类问题中，使用 `binary_crossentropy loss` 作为损失函数时可能会遇到一定的困惑。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中应用 `binary_crossentropy` 来解决多分类问题。这将包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用等部分。
### 环境准备
在处理深度学习任务之前，首先需要准备合适的软硬件环境。以下是
## 使用DICE Loss实现二分类的PyTorch代码指南
在深度学习中，损失函数是评估模型预测准确度的重要工具。其中，DICE损失函数在处理不平衡类别时表现优异，尤其是在图像分割等任务中。本文将引导你如何在PyTorch中实现DICE损失的二分类，适合刚入行的小白。
### 工作流程
为了实现DICE损失，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
本章代码：
https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/loss_function_1.pyhttps://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/loss_function_1.py这篇文章主要介绍了损失函数的概念，以
# Dice Loss的PyTorch实现及其应用
在深度学习中，损失函数是训练模型的关键，它能衡量预测值与真实值之间的差异。对于图像分割任务，Dice Loss因其在不平衡数据集上的表现而受到广泛关注。本文将深入探讨Dice Loss的概念、其在PyTorch中的实现，并提供代码示例帮助你理解。
## 什么是Dice Loss？
Dice Loss源自Dice系数，这是一种衡量两个样本相似
class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma = 2, alpha = 1, size_average = True): super(FocalLoss, self).__init__() self.gamma = gamma self.alpha = alpha self.size_average = size_average self.elipson = .
原创
2021-08-13 09:29:44
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介绍? 本实验主要讲解了分类问题中的二分类问题和多分类问题之间的区别，以及每种问题下的交叉熵损失的定义方法。由于多分类问题的输出为属于每个类别的概率，要求概率和为 1 。因此，我们还介绍了如何利用 Softmax 函数，处理神经网络的输出，使其满足损失函数的格式要求。知识点??二分类和多分类?交叉熵损失?
DiceLoss介绍 Desc: Generalised Dice overlap as a deep learning loss function for highly unbalanced segmentations； 骰子损失 Tags: 损失函数, 骰子损失 资源链接：https://zhu
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2021-05-26 22:56:23
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TASK3：迁移学习微调训练对B站up同济子豪兄的图像分类系列的学习（大佬的完整代码在GitHub开源） 为何进行迁移学习微调训练首先需要对行为的目的有一定的认识。为什么要迁移学习：在机器学习与深度学习任务中自己不能够给模型提供足够的参数（数据量）是一个常见的阻碍，迁移学习的方法使得我们可以直接将例如ImageNet这样的数据集训练出的模型用于自己的任务，降低了成本提高了效率。为什么要微
一、面对一个多分类问题，如何设计合理的损失函数呢？
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2024-03-14 14:37:30
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基于Unet的医疗影像分割简单复现Unet网络，用来练习pytorch， U-net结构（最低分辨率下32x32像素的例子）如下图所示。每个蓝框对应于一个多通道特征图。通道的数量表示在盒子的顶部。X-Y尺寸在盒子的左下角提供。白色方框代表复制的特征图。箭头表示不同的操作。 其中，蓝/白框表示feature map；蓝色剪头表示3x3 卷积，用于特征提取；灰色箭头表示skip-connecti
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2024-08-17 13:34:45
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多分类问题Softmax二分类问题给定一系列特征，输出为0或1，表示是否满足某个条件。具体做法是输出一个概率，表示给定特征满足这个条件的概率，或者不满足这个条件的概率。多分类问题给定一系列特征，预测是多个类别中的哪一类，比如手写数组识别、物体识别等。如果在多分类问题中仍采用二分类问题的解决方法，即输出可能属于每个类别的概率，会出现的问题有输出的概率可能为负数所有类别概率之和不为1，即不是一个分布提
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2023-08-17 16:37:44
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