pytorch 12 支持任意维度数据的梯度平衡机制GHM Loss的实现（支持ignore_index、class_weight，支持反向传播训练，支持多分类）
梯度平衡机制GHM(Gradient Harmonized Mechanism) Loss是Focal loss的升级版，源自论文Gradient Harmonized Single-stage Detector。Focal loss针对难易样本的不平衡而设计，通过调节系数可以缩小易样本在loss中的比例，使得难样本的loss权重变大。但是并非所有的难样本都是值得关注的，GHM Loss对梯度进行直方图统计，统计情况如图1所示。按照一定范围计算频率，将loss值与梯度模长频率的倒数相乘。这样子可以使容易样本（数量多，梯度值小）的梯度值变小，让错误样本（数量略多，梯度值大）的梯度值略微下降。总体来说GHM Loss具有三大作用：1）可以降低易样本在训练中的权重，2）可以提升难样本在训练中的权重，3）可以避免错误样本对于模型训练过程中的误导。
下面将从0开始实行GHM loss，最终完成支持ignore_index、class_weight等参数设置，支持多分类，支持任意维度数据（图像分类，语义分割）&
pytorch 12 支持任意维度数据的梯度平衡机制GHM Loss的实现（支持ignore_index、class_weight，支持反向传播训练，支持多分类）相关推荐
- paddlepaddle 27 支持任意维度数据的梯度平衡机制GHM Loss的实现（支持ignore_index、class_weight，支持反向传播训练，支持多分类）
GHM Loss是Focal loss的升级版,它对难样本进行了深入的分析,认为并非所有的难样本都值得关注.有一些难样本属于标签错误的,不应该进行加强.GHM Loss根据loss的梯度模长(1-so ...
- paddle 40 支持任意维度数据的梯度平衡机制GHM Loss的实现（支持ignore_index、class_weight，支持反向传播训练，支持多分类）
梯度平衡机制GHM(Gradient Harmonized Mechanism) Loss是Focal loss的升级版,源自论文Gradient Harmonized Single-stage De ...
- python工具方法 10 h5py批量写入文件、读取文件，支持任意维度的数据
1.创建引入库并创建h5文件 import h5py import numpy as npfile_name='data.h5' h5f=h5py.File(file_name) 2.批量写入数据的方 ...
- 目标检测——梯度均衡机制GHM(Gradient Harmonized Mechanism)的理解
论文:Gradient Harmonized Single-stage Detector 论文地址:Gradient Harmonized Single-stage Detectorhttps://a ...
- GNN-2008：Original GNN【消息传递（前向传播）：聚合函数+更新函数+输出函数】【核心：不动点理论】【梯度优化：用Almeida-Pineda算法，而不是用BPTT(反向传播)算法】
<原始论文:A new model for learning in graph domains-2005> <原始论文:The Graph Neural Network Model- ...
- 毫秒级从百亿大表任意维度筛选数据，是怎么做到的…
作者:闲鱼技术-才思 预告:12月22日,ACOUG 联合创始人及多位核心专家将欢聚一堂,为"关键词解析2018技术圈的那些事儿"为主题的分享讨论,欢迎大家踊跃报名参会. 点击&q ...
- 如何做到毫秒级从百亿大表任意维度筛选数据？| 技术头条
业务背景 随着闲鱼业务的发展,用户规模达到数亿级,用户维度的数据指标,达到上百个之多.如何从亿级别的数据中,快速筛选出符合期望的用户人群,进行精细化人群运营,是技术需要解决的问题.业界的很多方案往往需 ...
- 毫秒级从百亿大表任意维度筛选数据，是怎么做到的.
文章概要 1 业务背景 随着闲鱼业务的发展,用户规模达到数亿级,用户维度的数据指标,达到上百个之多.如何从亿级别的数据中,快速筛选出符合期望的用户人群,进行精细化人群运营,是技术需要解决的问题.业界的 ...
- 深度学习笔记--pytorch从梯度下降到反向传播BP到线性回归实现，以及API调用和手写数据集的实现
梯度下降和反向传播 目标 知道什么是梯度下降 知道什么是反向传播 1. 梯度是什么? 梯度:是一个向量,导数+变化最快的方向(学习的前进方向) 回顾机器学习 收集数据 x x x ,构建机器学习模型 ...
最新文章
- 欢迎使用CSDN-markdown编辑器7-3
- a as as big rat_干货！A Level数学大考攻略：冲刺A*的8大解题思路、8个失分大坑
- 如何检测圣诞树？ [关闭]
- vim中自动格式化代码
- 安装 composer 并启动 yii2 项目
- 计算机专业 学习路线
- 订单管理系统哪种简单好用？
- KEIL5添加STC芯片库
- Vue入门项目：学生管理系统之班级管理 【含源码】
- 中国4G网络走近大融合时代
- FZOJ P2109 【卡德加的兔子】
- python c语言实现_使用C语言为python编写动态模块(3)--在C中实现python中的类
- 不发短信获取短信中心号
- Mac如何做才能彻底清理垃圾
- 真相：为什么投简历总是没回音？
- for、while、do while三种循环的流程图
- SpringBoot利用ZXing工具来生成二维码（简单）
- 12步轻松搞定 Python 装饰器
- 简单的鼠标和键盘事件+阻止默认阻止冒泡+dom0，dom2
- Linux入门--1