for i4 in range(self.num_k4): ############# H_emp feat_cr_t = self.G(img_t) output_cr_t_C = self.C(feat_cr_t.cuda()) output_cr_t_C_de = output_cr_t_C.detach() for ii in range(self.batch_size): self.output_cr_t_C_label[ii] = np.argmax(output_cr_t_C_de[ii].cpu().numpy()) output_cr_t_C_labels = torch.from_numpy(self.output_cr_t_C_label).cuda().long() Ly_ce_t = criterion(output_cr_t_C, output_cr_t_C_labels) H_emp = self.ent(output_cr_t_C) ############# weight coefficient mu mu = (torch.exp(-H_emp)-1.0/self.class_num)/(1-1.0/self.class_num) Ly_loss = 2*(mu*Ly_ce_t+(1-mu)*H_emp) Ly_loss.backward() self.opt_g.step() self.opt_c.step() self.reset_grad() self.reset_grad()代码作用

这段代码是对一个深度神经网络进行训练，其中包括一个生成器 G 和一个分类器 C，使用 Lyapunov loss 进行训练。具体地，该代码通过计算类别分布的熵 H_emp 来计算权重系数 mu，然后使用 mu 来加权交叉熵损失和熵损失，并将其加倍作为最终的损失函数 Ly_loss。在计算完损失函数后，使用反向传播来更新生成器和分类器的参数。