m = nn.Softplus() gamma = -1. * m(gamma).unsqueeze(0) # 1,8,1,1
时间: 2023-04-06 08:03:13 浏览: 67
这段代码使用了PyTorch中的nn.Softplus()函数,并将gamma作为输入进行了处理。处理后的结果再通过unsqueeze(0)函数在第0维度上增加了一个维度。最终得到的结果赋值给了变量gamma。
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self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(1, 4, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(4), nn.ReLU()) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv1d(4, 8, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(8), nn.ReLU()) self.layer3 = nn.Sequential( nn.Conv1d(8, 8, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(8), nn.ReLU()) #nn.Dropout(p=dropout), #nn.MaxPool1d(2)) self.layer4 = nn.Sequential( nn.Conv1d(16, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=dropout), nn.MaxPool1d(2)) self.conv_last = nn.Conv1d(8, 1, kernel_size=1, padding=0) self.fc = nn.Linear(10, 1) #self.gamma = torch.nn.Parameter(torch.zeros(1))
这些代码定义了一个名为`CNN`的神经网络类,这个类继承自PyTorch的`nn.Module`类。这个类包含了四个卷积层和一个全连接层。
- `layer1`是一个由三个子层组成的序列,它的输入大小为`(batch_size, 1, seq_len)`,输出大小为`(batch_size, 4, seq_len)`。
- `layer2`是一个由三个子层组成的序列,它的输入大小为`(batch_size, 4, seq_len)`,输出大小为`(batch_size, 8, seq_len)`。
- `layer3`是一个由三个子层组成的序列,它的输入大小为`(batch_size, 8, seq_len)`,输出大小为`(batch_size, 8, seq_len)`。
- `layer4`是一个由四个子层组成的序列,它的输入大小为`(batch_size, 16, seq_len)`,输出大小为`(batch_size, 32, seq_len/2)`。
这些卷积层的输出都是1维张量。其中,`nn.Conv1d`表示1维卷积层,`nn.BatchNorm1d`表示1维批量归一化层,`nn.ReLU`表示ReLU激活函数层,`nn.Dropout`表示随机失活层,`nn.MaxPool1d`表示1维最大池化层。这些层的作用分别是提取特征、标准化特征、引入非线性、随机失活以防止过拟合和下采样。
接下来,`conv_last`定义了一个1维卷积层,它的输入大小为`(batch_size, 8, seq_len/2)`,输出大小为`(batch_size, 1, seq_len/2)`。这个层用于将卷积层的输出转化为一个单一的值。
最后,`fc`定义了一个全连接层,它的输入大小为10,输出大小为1。`gamma`是一个可学习的参数,用于控制模型的输出。
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。
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