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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