for i in range(num_trains): score = X[i].dot(W) f = score - np.max(score) softmax = np.exp(f) / np.sum(np.exp(f)) loss_i = -np.log(softmax[y[i]]) loss += loss_i dW[:, y[i]] += -X[i] for j in range(num_class): dW[:, j] += X[i] * softmax[j] loss /= num_trains dW /= num_trains loss += reg * np.sum(W * W) dW += reg * 2 * W
时间: 2024-04-18 20:24:18 浏览: 21
这段代码是一个简单的多分类的损失函数的计算和梯度更新过程。在这段代码中,给定一个输入矩阵 X,权重矩阵 W,和对应的标签向量 y,它计算了多分类的softmax损失函数和权重矩阵的梯度。
具体来说,代码中的循环迭代了 num_trains 次,对每个训练样本进行处理。首先,计算了每个类别的得分,然后对得分进行了归一化处理,得到了softmax概率值。接着,计算了交叉熵损失,并将其累加到总损失 loss 上。
接下来,根据每个样本的预测类别和真实类别更新了权重矩阵的梯度 dW。具体地,对于真实类别 y[i],将对应的列向量 X[i] 加到 dW 中作为负梯度项,同时对于所有类别 j,将 X[i] 乘以 softmax[j] 加到 dW 中作为正梯度项。
在处理完所有训练样本后,将损失 loss 和梯度 dW 都进行了平均处理,然后加上正则化项进行约束。最后返回损失 loss 和梯度 dW。
这段代码是一个简单的实现,用于展示多分类问题中损失函数计算和权重更新的基本思路。实际应用中,可能还需要添加一些优化算法来更高效地更新权重。
相关问题
def train(config, model, train_iter, vali_iter, test_iter, K_on, fine_tune): start_time = time.time() if fine_tune: # 只优化最后的分类层 optimizer = torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay) else: optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay) best_pred = 0 # 记录验证集最优的结果 total_batch = 0 # 记录进行到多少batch last_improve = 0 # 记录上次验证集loss下降的batch数 flag = False # 记录是否很久没有效果提升 for epoch in range(config.num_epochs): for i, (trains, labels) in enumerate(train_iter): # 在不同的epoch中,batch的取法是不同的 t = time.time() model.train() # 训练 LOSS = margin_loss if ('multi' in config.classify_type) and ('level3' in config.classify_type) else nll_loss outputs = model(trains) optimizer.zero_grad() train_loss = LOSS(outputs, labels) train_loss.backward() optimizer.step()
这段代码是用来训练模型的函数。函数接受配置文件 `config`、模型对象 `model`、训练数据迭代器 `train_iter`、验证数据迭代器 `vali_iter`、测试数据迭代器 `test_iter`、`K_on`和`fine_tune`作为输入。
首先,根据是否进行fine-tune操作,选择不同的优化器。如果进行fine-tune操作,则只优化最后的分类层,使用`torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay)`来初始化优化器。否则,优化所有参数,使用`torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay)`来初始化优化器。
接下来,定义了一些变量用于记录训练过程的信息。`best_pred`记录验证集最优的结果,`total_batch`记录进行到了多少个batch,`last_improve`记录上次验证集loss下降的batch数,`flag`记录是否很久没有效果提升。
然后,开始进行训练。首先,遍历训练数据迭代器 `train_iter`,获取每个batch的输入数据`trains`和标签`labels`。将模型设置为训练模式,通过调用`model.train()`来实现。
接下来,根据配置文件中的参数选择合适的损失函数。如果分类类型中包含'multi'并且包含'level3',则使用`margin_loss`作为损失函数,否则使用`nll_loss`作为损失函数。然后,将输入数据`trains`传入模型,得到模型的输出`outputs`。
接下来,将优化器的梯度清零,通过`optimizer.zero_grad()`来实现。计算训练损失`train_loss`,并进行反向传播和参数更新,通过`train_loss.backward()`和`optimizer.step()`来实现。
在每个epoch的训练过程中,会不断更新训练损失,并根据验证集的性能进行模型保存和早停操作。
整个代码段的目的是进行模型的训练过程,包括前向传播、反向传播和参数更新等操作。
function [trainedModel, rslt, sp] = plsdaKFolds(x, y,... ncomp,preprocess_methods, opts0, folds, x_test, y_test) N = size(y, 1); if isempty(preprocess_methods) preprocess_methods = preprocess('default','autoscale'); end [x_pp, sp] = preprocess('calibrate', preprocess_methods, x); x_test_pp = preprocess('apply', sp, x_test); y_logical = class2logical(y); class_cnts = size(y_logical,2); % Perform cross-validation KFolds = folds; cvp = cvpartition(size(y, 1), 'KFold', KFolds); % Initialize the predictions to the proper sizes % validationPredictions = zeros(N,ncomp); cal_preds = nan(ncomp, N); cal_trues = nan(ncomp, N); cal_probs = nan(ncomp, N, class_cnts); val_preds = nan(ncomp, N); val_trues = nan(ncomp, N); val_probs = nan(ncomp, N, class_cnts); % format = 'Fold: %d comp: %d;\n'; for fold = 1:KFolds x_cal = x(cvp.training(fold), :, :); y_cal = y(cvp.training(fold), :); [x_cal_pp, sp_cal] = preprocess('calibrate', preprocess_methods, x_cal); x_val = x(cvp.test(fold), :); x_val_pp = preprocess('apply', sp_cal, x_val); y_val = y(cvp.test(fold), :); % Train a regression model % This code specifies all the model options and trains the model. for i = 1:ncomp % fprintf(format,fold,i); %disp(tab); fprintf('-') mdl_cal = plsda(x_cal_pp, y_cal, i, opts0); mdl = plsda(x_cal_pp,[], i,mdl_cal, opts0); y_cal_pred = mdl.classification.mostprobable; cal_preds(i, cvp.training(fold)) = y_cal_pred; s = size(mdl.classification.probability, 2); cal_probs(i, cvp.training(fold), 1:s) = mdl.classification.probability; cal_trues(i, cvp.training(fold)) = y_cal; mdl = plsda(x_val_pp,[],i,mdl_cal, opts0); y_val_pred = mdl.classification.mostprobable; val_preds(i, cvp.test(fold)) = y_val_pred; s = size(mdl.classification.probability, 2); val_probs(i, cvp.test(fold), 1:s) = mdl.classification.probability; val_trues(i, cvp.test(fold)) = y_val; end end
这段代码实现了 PLS-DA(Partial Least Squares Discriminant Analysis)交叉验证。它将输入数据分为训练集和测试集,对每个折叠的数据分别进行 PLS-DA 模型拟合和预测,最终得到每个组合(折叠和主成分数)的预测结果和真实标签。
具体来说,该函数的输入包括:
- x: 输入数据,大小为 N×p,其中 N 是样本数,p 是特征数。
- y: 目标变量,大小为 N×1。
- ncomp: PLS-DA 的主成分数。
- preprocess_methods: 预处理方法。
- opts0: PLS-DA 的选项参数。
- folds: 折叠数,用于交叉验证。
- x_test, y_test: 测试集数据和标签。
该函数的输出包括:
- trainedModel: 训练好的 PLS-DA 模型。
- rslt: 结果,包括训练和测试的预测结果和真实标签。
- sp: 预处理参数。
该函数的主要步骤如下:
- 对输入数据进行预处理,包括校准和转换(calibrate)和应用(apply)。
- 将目标变量 y 转换为逻辑变量 y_logical,并计算类别数 class_cnts。
- 对数据进行 K 折交叉验证,每次迭代中使用一部分数据作为训练集,另一部分数据作为测试集。
- 在每个折叠的数据中,分别使用 PLS-DA 拟合模型,得到训练集和测试集的预测结果和真实标签。
- 将所有折叠的结果存储在 cal_preds、cal_probs、cal_trues、val_preds、val_probs 和 val_trues 中,并返回这些结果作为输出。
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