multi-target not supporte
multi-target not supporte
原因:
input和labels的维度:
[32,751] [32,1]
labels多了一个维度
解决:
conf.ce_loss(thetas, labels.squeeze(1))
FocalLoss:
交叉熵损失函数CrossEntropyLoss可以支持多分类,并且不需要one-hot。
下面是源码:
class FocalLoss(nn.Module):def __init__(self, gamma=0):super(FocalLoss, self).__init__()self.gamma = gammaself.ce = torch.nn.CrossEntropyLoss()def forward(self, input, target):logp = self.ce(input, target)p = torch.exp(-logp)loss = (1 - p) ** self.gamma * logpreturn loss.mean()
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