class BCEBlurWithLogitsLoss(nn.Module): # BCEwithLogitLoss() with reduced missing label effects. def __init__(self, alpha=0.05): super().__init__() self.loss_fcn = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='none') # must be nn.BCEWithLogitsLoss() self.alpha = alpha def forward(self, pred, true): loss = self.loss_fcn(pred, true) pred = torch.sigmoid(pred) # prob from logits dx = pred - true # reduce only missing label effects # dx = (pred - true).abs() # reduce missing label and false label effects alpha_factor = 1 - torch.exp((dx - 1) / (self.alpha + 1e-4)) loss *= alpha_factor return loss.mean()这个代码什么意思
时间: 2023-06-27 09:04:46 浏览: 71
这个代码实现了一个自定义的损失函数 `BCEBlurWithLogitsLoss`,它是基于二元交叉熵损失函数 `nn.BCEWithLogitsLoss` 的改进。
在二元交叉熵损失函数中,如果某些标签是缺失的,则该标签对应的损失将被忽略。但是在某些情况下,即使标签存在,模型的预测也可能是错误的,这会导致一些 false label effects。因此,在这个自定义的损失函数中,通过引入一个参数 alpha,同时减少了 missing label effects 和 false label effects。
具体来说,该函数的输入参数为模型的预测 `pred` 和真实标签 `true`,首先通过调用 `nn.BCEWithLogitsLoss` 计算二元交叉熵损失。接着,将模型的预测值 `pred` 通过 `torch.sigmoid()` 转换为概率值,然后计算预测值和真实值之间的差值 `dx`。进一步,将 `dx` 映射到一个 alpha_factor 权重,用于减少 missing label effects 和 false label effects,并将其应用于计算的损失值中,最终返回平均损失值。
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class SqueezeExcitation(nn.Module): """ adaptively recalibrates channel-wise feature responses by explicitly modelling interdependencies between channels. See: https://arxiv.org/abs/1709.01507 """ def __init__(self, channels, reduction=8): super().__init__() reduced = int(math.ceil(channels / reduction)) self.squeeze = nn.Conv2d(channels, reduced, 1) self.excite = nn.Conv2d(reduced, channels, 1) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x): y = F.avg_pool2d(x, x.shape[2:]) y = self.relu(self.squeeze(y)) y = torch.sigmoid(self.excite(y)) return x * y def WithSE(conv_block, reduction=8): def make_block(c_in, c_out, **kwargs): return nn.Sequential( conv_block(c_in, c_out, **kwargs), SqueezeExcitation(c_out, reduction=reduction) ) make_block.__name__ = f"WithSE({conv_block.__name__})" return make_block是什么意思
这段代码定义了一个名为 `SqueezeExcitation` 的自定义模块,用于实现通道注意力机制(Channel Attention)。
具体的实现如下:
1. `SqueezeExcitation` 类继承自 `nn.Module`,表示这是一个 PyTorch 模块。
2. 在 `__init__` 方法中,接收输入通道数 `channels` 和压缩比例 `reduction`(默认为 8)作为参数。
3. 根据压缩比例计算出压缩后的通道数 `reduced`,使用 1x1 的卷积操作将输入通道数压缩为 `reduced`。
4. 再次使用 1x1 的卷积操作将压缩后的通道数恢复到原始通道数。
5. 创建一个 `nn.ReLU(inplace=True)` 层,用于激活函数的应用。
6. 在 `forward` 方法中,执行模块的前向传播逻辑。首先对输入张量进行全局平均池化,得到一个特征图。然后通过 `squeeze` 操作将特征图的通道数压缩为 `reduced`。接着使用 ReLU 激活函数对压缩后的特征图进行非线性变换。最后,通过 `excite` 操作将特征图的通道数恢复到原始通道数,并通过 Sigmoid 激活函数将每个通道的响应限制在 [0, 1] 范围内。最终,将输入张量与通道注意力图相乘,得到加权后的输出。
接下来代码中的 `WithSE` 函数是一个装饰器,用于给卷积块添加通道注意力机制。
具体的实现如下:
1. `WithSE` 函数接收一个卷积块类型 `conv_block` 和压缩比例 `reduction`(默认为 8)作为参数。
2. 定义了一个内部函数 `make_block`,它接收输入通道数 `c_in`、输出通道数 `c_out` 和其他参数,并返回一个包含卷积块和通道注意力模块的序列。
3. 将卷积块和通道注意力模块组合成一个序列,并返回该序列。
总结来说,这段代码定义了一个通道注意力模块 `SqueezeExcitation`,用于动态地调整通道之间的特征响应。并提供了一个装饰器 `WithSE`,通过添加通道注意力模块来增强卷积块的功能。
reduced = nn.Conv2d(num_channels, num_channels // self.reduction_ratio, kernel_size=1)(output_tensor)
这是一个使用 PyTorch 框架中的 nn.Conv2d 模块进行卷积操作的代码,其中 num_channels 是输入张量的通道数,self.reduction_ratio 是一个参数,用于指定压缩比例,kernel_size 指定卷积核的大小为 1x1。这个操作会把输入张量 output_tensor 进行卷积操作,输出一个通道数为 num_channels // self.reduction_ratio 的张量 reduced。
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