表达式(0.435*ism)-(w1*0.056*0.071*ist)在matlab中的fcn模块中哪里语法错误了

该表达式中没有语法错误。但要在Matlab中使用该表达式，需要将变量ism和w1先定义并赋值相应的值。例如：

ism = 0.5;
w1 = 0.8;
result = (0.435*ism)-(w1*0.056*0.071*ist);
disp(result);

其中，`result`即为表达式的结果，`disp`用于在命令行窗口中显示结果。

相关问题

class FocalLoss(nn.Module): # Wraps focal loss around existing loss_fcn(), i.e. criteria = FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(), gamma=1.5) def __init__(self, loss_fcn, gamma=1.5, alpha=0.25): super(FocalLoss, self).__init__() self.loss_fcn = loss_fcn # must be nn.BCEWithLogitsLoss() self.gamma = gamma self.alpha = alpha self.reduction = loss_fcn.reduction self.loss_fcn.reduction = 'none' # required to apply FL to each element def forward(self, pred, true): loss = self.loss_fcn(pred, true) # p_t = torch.exp(-loss) # loss *= self.alpha * (1.000001 - p_t) ** self.gamma # non-zero power for gradient stability # TF implementation https://github.com/tensorflow/addons/blob/v0.7.1/tensorflow_addons/losses/focal_loss.py pred_prob = torch.sigmoid(pred) # prob from logits p_t = true * pred_prob + (1 - true) * (1 - pred_prob) alpha_factor = true * self.alpha + (1 - true) * (1 - self.alpha) modulating_factor = (1.0 - p_t) ** self.gamma loss *= alpha_factor * modulating_factor if self.reduction == 'mean': return loss.mean() elif self.reduction == 'sum': return loss.sum() else: # 'none' return loss

这个代码实现了一个 Focal Loss 损失函数，它是对二分类问题中的交叉熵损失函数的一种改进。它主要通过增加一个可调的超参数 $\gamma$，来调整难易样本的权重，从而解决类别不平衡问题。在代码中，它被实现为一个 PyTorch 模块，它的 forward 方法接受两个张量，即预测值和真实值，并返回计算出来的损失值。在实现中，它首先对传入的 loss_fcn 进行了封装，将其 reduction 属性设为 'none'，然后在 forward 方法中使用封装后的 loss_fcn 计算出二分类交叉熵损失，接着使用预测值和真实值计算出概率值，根据概率值和超参数 $\gamma$ 计算出一个调制因子，最后将原始损失值乘以调制因子和一个可调的超参数 $\alpha$，从而得到最终的 Focal Loss 损失。

profit = sum(sum(sum(P.* X.* A.* G, 1), 2) - sum(sum(C .* X .* A, 1), 2)); objective = fcn2optimexpr(@(X) profit, X); 帮我检查错误并改正

在您提供的代码片段中，您似乎正在尝试使用`sum`函数对三维矩阵`P`, `X`, `A`, `G`以及`C`进行操作，并希望计算出一个`profit`值。然后，您想要创建一个优化表达式`objective`，使其依赖于`X`，使用`fcn2optimexpr`函数。不过，您的代码中存在一些问题，我将对它们进行解释并提供修改后的代码。

首先，您需要确保所有的矩阵`P`, `X`, `A`, `G`, 和`C`都是相同大小的，因为您在多个维度上使用了点乘（元素间乘法）。如果它们不是相同大小，`sum`函数将无法正确地沿着指定的维度进行运算。

其次，`sum`函数的最后一个参数`1`表示沿着第一个维度（行）进行求和，而`2`表示沿着第二个维度（列）进行求和。如果您的矩阵是三维的，您需要决定在哪个维度上进行求和。在您的代码中，`sum`函数被连续使用了三次，但是您没有指明在第三个维度上进行求和。假设您的矩阵是三维的，并且您想要对所有维度进行求和，您应该在每个`sum`函数中添加`3`作为参数。

此外，`fcn2optimexpr`函数是用于创建与优化问题相关的函数表达式，它要求您传入一个函数句柄以及相关的变量。这个函数句柄将用于计算目标函数值。在您的代码中，您创建了一个匿名函数，它将返回`profit`值。

以下是修改后的代码，假设`P`, `X`, `A`, `G`, 和`C`都是相同大小的三维矩阵：

% 假设P, X, A, G, C都是相同大小的三维矩阵
% 您需要替换这些矩阵为实际的数值或者变量

% 计算profit值，确保矩阵大小匹配
profit = sum(sum(sum(P .* X .* A .* G, 3), 1), 2) - sum(sum(C .* X .* A, 3), 1), 2);

% 创建优化表达式
objective = fcn2optimexpr(@(X) profit, X);

请注意，我在这里假设您想要对所有三个维度进行求和。如果您的实际意图是在不同的维度上进行求和，您需要相应地调整`sum`函数中的参数。

在实际应用中，您需要确保`X`是一个优化变量，且您已经正确设置了优化问题的所有其他相关部分，例如变量的约束条件等。