nn.BCEWithLogitsLoss()的参数pos_weight
时间: 2023-11-13 19:42:00 浏览: 60
`pos_weight` 是 `nn.BCEWithLogitsLoss()` 的一个可选参数,用于对正样本进行加权处理。默认情况下,所有样本的权重都是相等的。通过设置 `pos_weight` 参数,可以调整正样本的重要性,使其在计算损失时具有更大的权重。这在处理不平衡数据集时特别有用,可以帮助模型更好地学习到正样本的特征。`pos_weight` 的值可以是一个标量或者与类别数量相等的张量,用于指定每个类别的权重。
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class ComputeLoss: sort_obj_iou = False # Compute losses def __init__(self, model, autobalance=False): device = next(model.parameters()).device # get model device h = model.hyp # hyperparameters # Define criteria BCEcls = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['cls_pw']], device=device)) BCEobj = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['obj_pw']], device=device)) # Class label smoothing https://arxiv.org/pdf/1902.04103.pdf eqn 3 self.cp, self.cn = smooth_BCE(eps=h.get('label_smoothing', 0.0)) # positive, negative BCE targets # Focal loss g = h['fl_gamma'] # focal loss gamma if g > 0: BCEcls, BCEobj = FocalLoss(BCEcls, g), FocalLoss(BCEobj, g) m = de_parallel(model).model[-1] # Detect() module self.balance = {3: [4.0, 1.0, 0.4]}.get(m.nl, [4.0, 1.0, 0.25, 0.06, 0.02]) # P3-P7 self.ssi = list(m.stride).index(16) if autobalance else 0 # stride 16 index self.BCEcls, self.BCEobj, self.gr, self.hyp, self.autobalance = BCEcls, BCEobj, 1.0, h, autobalance self.na = m.na # number of anchors self.nc = m.nc # number of classes self.nl = m.nl # number of layers self.anchors = m.anchors self.device = device这个代码什么意思
这段代码是定义了一个 ComputeLoss 类,用于计算 YOLOv5 模型的损失值。在初始化时,会根据模型的超参数定义不同的损失函数,包括分类损失 BCEcls、目标检测损失 BCEobj 和 Focal Loss。同时还对正负样本进行了平滑处理,以及为不同的特征层定义了不同的权重平衡。在计算损失时,会用到模型的输出以及一些超参数,最终返回损失值。
def get_loss(loss_args): loss_type = loss_args['type'] functional_style = re.search(r'(\w+)\((\w+)\)', loss_type) args = dict() if functional_style: func, arg = functional_style.groups() new_args = dict(loss_args) if func == 'Summed': new_args['type'] = arg return sum_loss(get_loss(new_args)) if loss_type == 'BCE': loss_class = torch.nn.BCEWithLogitsLoss if 'pos_weight' in loss_args: args['pos_weight'] = loss_args['pos_weight'] * torch.ones([]) elif loss_type == 'FocalLoss': return focal_loss_with_logits elif loss_type == 'AutoBCE': return auto_weight_bce else: raise ValueError(f"No Loss of type {loss_type} known") return loss_class(**args)是什么意思
这段代码定义了一个名为 `get_loss` 的函数,该函数用于根据给定的 `loss_args` 参数获取损失函数。
函数的功能如下:
1. 从 `loss_args` 字典中获取损失函数的类型 `loss_type`。
2. 使用正则表达式来判断损失函数类型是否符合特定的函数式样式(如 `func(arg)` 形式)。
3. 如果损失函数类型符合函数式样式,解析出函数名 `func` 和参数名 `arg`,并创建一个新的 `new_args` 字典,将 `loss_args` 中的内容复制到 `new_args` 中。
4. 如果函数名为 `'Summed'`,将 `new_args` 中的 `'type'` 参数替换为 `arg` 值,并递归调用 `get_loss(new_args)` 来获取损失函数。
5. 如果损失函数类型为 `'BCE'`,则将损失函数类 `torch.nn.BCEWithLogitsLoss` 赋给变量 `loss_class`。如果 `loss_args` 中包含 `'pos_weight'` 参数,将其乘以一个大小为 `[1]` 的张量,并将结果赋给 `args['pos_weight']`。
6. 如果损失函数类型为 `'FocalLoss'`,则返回一个名为 `focal_loss_with_logits` 的函数。
7. 如果损失函数类型为 `'AutoBCE'`,则返回一个名为 `auto_weight_bce` 的函数。
8. 如果损失函数类型不属于上述任何一种类型,则抛出一个 `ValueError` 异常,指示未知的损失函数类型。
9. 根据 `loss_class` 和 `args` 创建并返回相应的损失函数对象。
总结来说,这个函数根据给定的 `loss_args` 参数获取相应的损失函数。它支持多种类型的损失函数,包括 `'BCE'`、`'FocalLoss'` 和 `'AutoBCE'`。如果损失函数类型符合特定的函数式样式(如 `'Summed'`),则会递归调用来获取损失函数。在返回损失函数之前,根据需要设置相应的参数。