for y_hat_el, y in zip(y_hat_levels, target): loss_levels.append(loss_function(y_hat_el, y)) # Overall Loss loss_final = loss_function(y_hat, target[0]) # Pyramid Losses (Deep Supervision) loss_deep_super = torch.sum(torch.stack(loss_levels)) loss = loss_final + loss_deep_super是什么意思
时间: 2024-04-19 22:26:57 浏览: 76
jjj.zip_jjj aloha_slotted aloha _zip
这段代码计算了总体损失(overall loss)和金字塔损失(pyramid losses)。
首先,通过使用`zip`函数将`y_hat_levels`和`target`进行逐元素配对,得到一个迭代器。然后,通过循环迭代器中的每个配对元素,计算`y_hat_el`和`y`之间的损失,将损失值添加到`loss_levels`列表中。这个过程可以理解为对每个层级的预测结果和对应的目标进行损失计算。
接下来,计算总体损失(`loss_final`),通过调用`loss_function`计算`y_hat`和`target[0]`之间的损失。这里假设`target[0]`表示金字塔目标数据的第一个层级。
然后,计算金字塔损失(`loss_deep_super`),通过将`loss_levels`列表中的损失值堆叠起来,并求和得到。
最后,将总体损失和金字塔损失相加,得到最终的损失值(`loss`)。这种方式通常被称为深度监督(deep supervision),通过在不同层级计算损失来帮助网络学习更好的特征表示。
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