class SoftmaxFocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma, ignore_lb=255, *args, **kwargs): super(FocalLoss, self).__init__() self.gamma = gamma self.nll = nn.NLLLoss(ignore_index=ignore_lb) def forward(self, logits, labels): scores = F.softmax(logits, dim=1) factor = torch.pow(1.-scores, self.gamma) log_score = F.log_softmax(logits, dim=1) log_score = factor * log_score loss = self.nll(log_score, labels) return loss

这是一个名为SoftmaxFocalLoss的自定义损失函数类，它继承自nn.Module类。构造函数中包含了参数gamma和ignore_lb，以及其他的可选参数。gamma是Focal Loss中的一个超参数，ignore_lb是一个指定忽略标签的索引值，默认为255。

该损失函数的前向传播方法forward接受logits和labels作为输入，并且计算出损失值。首先，通过softmax函数计算出logits的概率分布scores。然后，计算出权重因子factor，它是(1-scores)^gamma的幂次方。接下来，对logits应用log_softmax函数得到log_score，并且与factor相乘。最后，使用NLLLoss函数计算log_score和labels之间的负对数似然损失loss，并返回该损失值。

这个损失函数的目的是在多分类问题中减小易分类样本的权重，以便更加关注困难样本的训练。

相关问题

class LayerScale(nn.Module): def __init__(self, dim, init_values=1e-5, inplace=False): super().__init__() self.inplace = inplace self.gamma = nn.Parameter(init_values * torch.ones(dim)) def forward(self, x): return x.mul_(self.gamma) if self.inplace else x * self.gamma

这是一个名为`LayerScale`的自定义PyTorch模块。它实现了一个层标准化的功能，通过缩放输入张量的每个元素。以下是对这段代码的解释：

- `__init__`函数初始化了`LayerScale`类的实例。它接受三个参数：`dim`表示输入张量的维度，`init_values`表示初始化缩放因子的值，默认为1e-5，`inplace`表示是否原地操作，默认为False。在该函数中，创建了一个可学习的参数`gamma`，它是一个大小为`dim`的张量，所有元素初始化为`init_values`。
- `forward`函数定义了模块的前向传播逻辑。它接受输入张量`x`作为参数，并将其与缩放因子`gamma`相乘。如果`inplace`为True，则使用原地操作`mul_()`进行乘法；否则，使用普通的乘法操作`*`。最终返回缩放后的张量。

该模块可以在神经网络中用作标准化层，用于调整输入张量的幅度或分布。通过学习缩放因子`gamma`，模型可以自动学习适合当前任务的标准化参数。

class LayerNorm(nn.Module): def __init__(self, features, eps=1e-6): super(LayerNorm, self).__init__() self.gamma = nn.Parameter(torch.ones(features)) self.beta = nn.Parameter(torch.zeros(features)) self.eps = eps

这是一个使用 PyTorch 实现的 Layer Normalization 模块。Layer Normalization 是一种常用的神经网络正则化方法，与 Batch Normalization 相比，它不需要按批次计算均值和方差，而是在每个样本上计算均值和方差。它的实现方式是在每个神经元的输入上进行归一化，即将输入减去均值并除以方差。这个模块中，features 表示输入特征的数量，eps 是一个小的常数，用于防止方差为 0 的情况。 self.gamma 和 self.beta 分别是可学习的缩放因子和偏移因子，用于对归一化后的值进行缩放和平移。