pytorch BCEWithLogitsLoss pos_weight参数解疑
下面的代码来自Distraction-aware Shadow Detection
class MyWcploss(nn.Module):def __init__(self):super(MyWcploss, self).__init__()def forward(self, pred, gt):eposion = 1e-10sigmoid_pred = torch.sigmoid(pred)count_pos = torch.sum(gt)*1.0+eposioncount_neg = torch.sum(1.-gt)*1.0beta = count_neg/count_posbeta_back = count_pos / (count_pos + count_neg)bce1 = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=beta)loss = beta_back*bce1(pred, gt)return loss
上述代码实现了:
第一次看的时候没有看懂,所以去查BCEWithLogitsLoss,
对于pos_weight参数很疑惑,看完下面的公式,就清楚了。
详细可见:BCEWithLogitsLoss pytorch 官方文档
pytorch BCEWithLogitsLoss pos_weight参数解疑相关推荐
- Pytorch载入部分参数并冻结
参考资料 pytorch 模型部分参数的加载 Pytorch中,只导入部分模型参数的做法 Correct way to freeze layers Pytorch自由载入部分模型参数并冻结 pytor ...
- Pytorch 查看模型参数
Pytorch 查看模型参数 查看利用Pytorch搭建模型的参数,直接看程序 import torch # 引入torch.nn并指定别名 import torch.nn as nn import ...
- pytorch 获取模型参数_Pytorch获取模型参数情况的方法
分享人工智能技术干货,专注深度学习与计算机视觉领域! 相较于Tensorflow,Pytorch一开始就是以动态图构建神经网络图的,其获取模型参数的方法也比较容易,既可以根据其内建接口自己写代码获取模 ...
- Pytorch统计网络参数计算工具、模型 FLOPs, MACs, MAdds 关系
Pytorch统计网络参数 #网络参数数量 def get_parameter_number(net):total_num = sum(p.numel() for p in net.parameter ...
- BCELoss BCEWithLogitsLoss以及参数weight
在进行pytorch编写程序过程中,会发现loss有两种相对较相似的或是看起来就是一类loss的函数,即BCELoss和BCEWithLogitsLoss,下面简单的描述一下. 首先,BCELoss创 ...
- pytorch 获取模型参数_剑指TensorFlow,PyTorch Hub官方模型库一行代码复现主流模型...
选自PyTorch 机器之心编译 参与:思源.一鸣 经典预训练模型.新型前沿研究模型是不是比较难调用?PyTorch 团队今天发布了模型调用神器 PyTorch Hub,只需一行代码,BERT.GPT ...
- pytorch打印模型参数_Pytorch网络压缩系列教程一:Prune你的模型
Pytorch网络压缩系列教程一:Prune你的模型 本文由林大佬原创,转载请注明出处,来自腾讯.阿里等一线AI算法工程师组成的QQ交流群欢迎你的加入: 1037662480 深度学习模型取得了前所未 ...
- pytorch中的参数初始化方法
参数初始化(Weight Initialization) PyTorch 中参数的默认初始化在各个层的 reset_parameters() 方法中.例如:nn.Linear 和 nn.Conv2D, ...
- pytorch的backward参数
首先,如果out.backward()中的out是一个标量的话(相当于一个神经网络有一个样本,这个样本有两个属性,神经网络有一个输出)那么此时我的backward函数是不需要输入任何参数的. 运行结果 ...
- PyTorch学习:参数初始化
Sequential 模型的参数初始化 import numpy as np import torch from torch import nn# 定义一个 Sequential 模型 net1 = ...
最新文章
- 初一模拟赛(5.4)
- Protocol Buffers 编码原理
- 手机MODEM 开发(33)---SIM卡基础知识
- F-Stack实现UDP服务端、客户端,并进行吞吐量测试的实现
- windows批处理文件打印幻方
- tab weui 页面切换_weui tabbar 到底怎么用啊?tab页面为什么不能切换?
- C++ socket编程select模型
- 标注工具 labelImg 的下载安装及使用
- 一文了解.Net Core 3.1 Web API基础知识
- 计算机如何设置桌面文件筐,360安全桌面怎么设置文件筐 自定义分框其实非常简单...
- ASO关键词优化如何提升APP榜单排名,aso 关键词优化工具
- 路由器dhcp服务异常不能上网_关闭DHCP服务后,路由器不能上网怎么办?
- c# Monitor
- #9733;双十一背后的消费心理
- promise Eslint sql传参方式 async-await
- ddk开发基础 makefile和source文件
- 论文笔记之---Person Re-identification in the Wild
- 通俗易懂数仓建模:范式建模与维度建模
- [C/C++]神经元结构编码
- DataX实践趟坑大全
热门文章
- 数据结构与算法分析——第五章、第六章
- FTP服务器是什么意思?FTP服务器怎么搭建?
- css 大于号 标签_css选择器 ~ (波浪号)、+(加号)、(大于号)的用法解析和举例...
- 将elf文件转换为bin文件
- 【引文74 引文114】基于区块链的联邦学习的激励机制设计
- NATAPP vscode SSH远程连接Linux服务器出现couldn‘t establish connection
- 招商银行笔试题之解码方法
- python中的encode_python的decode()与encode()详解
- 如何判断一个点是否在多边形内?
- 基于CANdelaStudio制作CDD流程概述