文章详情

短信预约-IT技能 免费直播动态提醒

请输入下面的图形验证码

提交验证

短信预约提醒成功

pytorch交叉熵损失函数的weight参数的使用

2024-04-02 19:55

关注

首先

必须将权重也转为Tensor的cuda格式;

然后

将该class_weight作为交叉熵函数对应参数的输入值。


class_weight = torch.FloatTensor([0.13859937, 0.5821059, 0.63871904, 2.30220396, 7.1588294, 0]).cuda()

补充:关于pytorch的CrossEntropyLoss的weight参数

首先这个weight参数比想象中的要考虑的多

你可以试试下面代码


import torch
import torch.nn as nn
inputs = torch.FloatTensor([0,1,0,0,0,1])
outputs = torch.LongTensor([0,1])
inputs = inputs.view((1,3,2))
outputs = outputs.view((1,2))
weight_CE = torch.FloatTensor([1,1,1])
ce = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=255,weight=weight_CE)
loss = ce(inputs,outputs)
print(loss)

tensor(1.4803)

这里的手动计算是:

loss1 = 0 + ln(e0 + e0 + e0) = 1.098

loss2 = 0 + ln(e1 + e0 + e1) = 1.86

求平均 = (loss1 *1 + loss2 *1)/ 2 = 1.4803

加权呢?


import torch
import torch.nn as nn
inputs = torch.FloatTensor([0,1,0,0,0,1])
outputs = torch.LongTensor([0,1])
inputs = inputs.view((1,3,2))
outputs = outputs.view((1,2))
weight_CE = torch.FloatTensor([1,2,3])
ce = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=255,weight=weight_CE)
loss = ce(inputs,outputs)
print(loss)

tensor(1.6075)

手算发现,并不是单纯的那权重相乘:

loss1 = 0 + ln(e0 + e0 + e0) = 1.098

loss2 = 0 + ln(e1 + e0 + e1) = 1.86

求平均 = (loss1 * 1 + loss2 * 2)/ 2 = 2.4113

而是

loss1 = 0 + ln(e0 + e0 + e0) = 1.098

loss2 = 0 + ln(e1 + e0 + e1) = 1.86

求平均 = (loss1 *1 + loss2 *2) / 3 = 1.6075

发现了么,加权后,除以的是权重的和,不是数目的和。

我们再验证一遍:


import torch
import torch.nn as nn
inputs = torch.FloatTensor([0,1,2,0,0,0,0,0,0,1,0,0.5])
outputs = torch.LongTensor([0,1,2,2])
inputs = inputs.view((1,3,4))
outputs = outputs.view((1,4))
weight_CE = torch.FloatTensor([1,2,3])
ce = nn.CrossEntropyLoss(weight=weight_CE)
# ce = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=255)
loss = ce(inputs,outputs)
print(loss)

tensor(1.5472)

手算:

loss1 = 0 + ln(e0 + e0 + e0) = 1.098

loss2 = 0 + ln(e1 + e0 + e1) = 1.86

loss3 = 0 + ln(e2 + e0 + e0) = 2.2395

loss4 = -0.5 + ln(e0.5 + e0 + e0) = 0.7943

求平均 = (loss1 * 1 + loss2 * 2+loss3 * 3+loss4 * 3) / 9 = 1.5472

可能有人对loss的CE计算过程有疑问,我这里细致写写交叉熵的计算过程,就拿最后一个例子的loss4的计算说明

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持编程网。

阅读原文内容投诉

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

软考中级精品资料免费领

  • 历年真题答案解析
  • 备考技巧名师总结
  • 高频考点精准押题
  • 2024年上半年信息系统项目管理师第二批次真题及答案解析(完整版)

    难度     813人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月26日信息系统项目管理师第2批次考情分析

    难度     354人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月25日信息系统项目管理师第1批次考情分析

    难度     318人已做
    查看
  • 2024年上半年软考高项第一、二批次真题考点汇总(完整版)

    难度     435人已做
    查看
  • 2024年上半年系统架构设计师考试综合知识真题

    难度     224人已做
    查看

相关文章

发现更多好内容

猜你喜欢

AI推送时光机
位置:首页-资讯-后端开发
咦!没有更多了?去看看其它编程学习网 内容吧
首页课程
资料下载
问答资讯