DFL损失函数计算公式、
时间: 2023-10-25 08:11:00 浏览: 1016
signal系统函数调用提供了一种最简单的范例
DFL（Distribution Focal Loss）损失函数的计算公式如下：
```
DFL损失 = DFL分类损失 + DFL回归损失
DFL分类损失 = -∑[i=1 to C](target_scores * log(pred_scores)) / (N * C)
DFL回归损失 = ∑[i=1 to K](∑[j=1 to 4](|pred_regs - target_ltrb|) * weight) / (∑[k=1 to 4](weight))
其中，
- C 是类别数量
- N 是正样本数量
- K 是正样本数量乘以回归目标数量
- pred_scores 是预测的类别概率值
- target_scores 是真实的类别标签
- pred_regs 是预测的回归目标值
- target_ltrb 是真实的回归目标值
- weight 是根据正样本数量和回归目标数量计算得出的权重
```
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```R
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```
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```R
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```
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`pip install -r requirements.txt`
这说明项目的运行环境需要Python，并且会使用到一些外部库和工具。
对于训练和预测的命令，其格式为：
```
python Code/runner.py --mode [train/test] --algorithm insert_algorithm_here --model-file algorithm's_name.model --data Data/ratings.csv
```
其中，`--mode` 参数用于指定是执行训练还是测试模式。训练模式下，模型会被训练并保存下来；测试模式下，模型会读取训练好的模型参数，用来进行评分预测。`--algorithm` 参数允许用户指定具体的算法名称，例如，如果是使用斯皮尔曼等级相关系数作为相似度指标，那么这里的值就应该是对应的算法标识。`--model-file` 参数用于指定模型文件的名称和位置，而`--data` 参数用于指定数据文件的位置。
对于预测部分，还额外提供了`--num-neighbors` 和 `--predictions-file` 两个参数：
- `--num-neighbors` 指定了在邻域方法中使用的邻居数，默认值为五。
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