self.num_samples = self.weights.shape[0]

这行代码是在定义一个类中的构造函数中实现的，它的作用是初始化类中的成员变量self.num_samples。其中self.weights是一个一维数组，表示每个样本的权重，而self.weights.shape[0]则表示这个数组的长度，也就是样本的数量。因此，self.num_samples的值就是样本的数量。通过这个值，可以在训练模型的过程中计算每个批次中应该包含多少个样本。

相关问题

def train(self, X, y): num_samples, num_features = X.shape # 初始化权重和偏置 self.weights = np.zeros(num_features) self.bias = 0 for _ in range(self.num_iterations): linear_model = np.dot(X, self.weights) + self.bias y_pred = self.sigmoid(linear_model) # 计算梯度 dw = (1 / num_samples) * np.dot(X.T, (y_pred - y)) db = (1 / num_samples) * np.sum(y_pred - y) # 添加正则化项 if self.regularization == 'l1': dw += (self.reg_strength / num_samples) * np.sign(self.weights) elif self.regularization == 'l2': dw += (self.reg_strength / num_samples) * self.weights # 更新权重和偏置 self.weights -= self.learning_rate * dw self.bias -= self.learning_rate * db

这段代码是一个二分类的逻辑回归模型的训练过程。其中train函数用于训练模型，输入的X是一个n*m的矩阵，其中n是样本数，m是特征数；y是一个长度为n的向量，表示每个样本的标签；num_iterations表示迭代次数；regularization表示正则化方式，可以是'l1'或'l2'；reg_strength表示正则化项的强度；learning_rate表示学习率。在训练过程中，先通过线性模型计算出每个样本属于正例的概率，然后通过梯度下降更新权重和偏置，使得损失函数最小化。在更新权重和偏置时，如果使用了正则化，就需要加上正则化项。其中，dw表示权重的梯度，db表示偏置的梯度，sigmoid函数是逻辑回归中常用的激活函数，用于将线性模型的输出映射到0到1之间的概率值。

Unmixing Diffusion for Self-Supervised Hyperspectral Image Denoising

### 自监督高光谱图像去噪中的解混合扩散方法

#### 方法概述
自监督学习框架下的高光谱图像(HSI)去噪旨在利用未标记的数据来提升模型性能。解混合扩散(Unmixing Diffusion)作为一种创新的方法，在这一领域取得了显著进展[^1]。

该技术的核心在于通过模拟物理过程中的扩散现象，逐步去除噪声成分的同时保持原始信号特征不变。具体来说，算法会迭代地调整像素间的相互关系，使得相邻区域内的纯净光谱信息得以保留并增强，而随机分布的噪音则被有效抑制。

#### 关键步骤解析

##### 数据预处理阶段
为了适应后续操作需求，输入的含噪HSI需经过标准化转换等初步处理措施：

% 假设hsi_data为读取到内存中的三维数组形式的高光谱影像数据
mean_val = mean(hsi_data(:));
std_val = std(hsi_data(:));

normalized_hsi = (hsi_data - mean_val) / std_val;

##### 解混合建模部分
构建基于先验知识指导的空间-波谱联合表示空间，用于区分目标物质与背景干扰项之间的差异特性:

import torch.nn as nn

class UnmixingDiffusionModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_channels, hidden_layers=3, num_features=64):
        super().__init__()
        
        layers = []
        current_dim = input_channels
        
        for _ in range(hidden_layers):
            next_dim = max(num_features // 2**(hidden_layers-_), 16)
            conv_layer = nn.Conv3d(current_dim, next_dim, kernel_size=(3, 3, 3))
            act_func = nn.ReLU()
            
            layers.extend([conv_layer, act_func])
            current_dim = next_dim
            
        self.unmixer = nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        return self.unmixer(x)

此处采用卷积神经网络(CNNs)，特别是针对多维张量设计的Conv3D层作为主要组件之一，有助于捕捉局部上下文依赖性以及跨频带间潜在关联结构。

##### 扩散机制引入环节
定义损失函数引导参数优化方向，并融入正向/反向传播路径上的动态变化规律以促进更优解收敛速度加快:

def diffusion_loss(clean_signal_estimation, noisy_input, beta_schedule='linear'):
    T_max = len(beta_schedule)
    
    timesteps = np.random.randint(0, high=T_max, size=noisy_input.shape[0])

    noise_level = get_noise_levels(timesteps=timesteps, schedule_type=beta_schedule)
    noised_samples = add_gaussian_noise(noisy_input, scale=noise_level)

    predicted_clean = model(noised_samples)
    
    mse_per_sample = ((predicted_clean - clean_signal_estimation)**2).sum(dim=[1,2,3])
    weighted_mse = mse_per_sample * compute_weights_from_timestep(timesteps)

    return weighted_mse.mean()

# 辅助功能实现细节省略...

此段代码片段展示了如何计算不同时间步长下加权均方误差(MSE)，并通过最小化这种度量值促使估计结果逼近真实情况。

#### 实验验证效果评估
实验表明，相较于传统手段而言，运用上述策略能够获得更加理想的视觉质量改善程度及定量指标得分改进幅度。值得注意的是，实际应用过程中还需考虑诸如计算资源消耗等因素的影响。