在CNN中加入GHM损失函数pytorch

时间: 2023-10-06 20:13:48 浏览: 103
好的,GHM(Gradient Harmonized Single-stage Detector Loss)是一种用于目标检测的损失函数,可以解决训练过程中类别不平衡问题。下面是一个简单的用PyTorch实现CNN并加入GHM损失函数的代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np from torch.autograd import Variable # 定义CNN模型 class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 5) self.fc1 = nn.Linear(64 * 5 * 5, 1000) self.fc2 = nn.Linear(1000, 10) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 64 * 5 * 5) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x # 定义GHM损失函数 class GHMLoss(nn.Module): def __init__(self, bins=10, alpha=0.75): super(GHMLoss, self).__init__() self.bins = bins self.alpha = alpha self.edges = torch.arange(bins + 1).float() / bins def calc_grad(self, pred, target, weight): # 计算梯度 bin_idx = torch.histc(target, self.bins, 0, self.bins - 1).long() bin_weight = weight / weight.sum() n = self.bins g = torch.zeros(n).cuda() for i in range(n): in_bin = bin_idx == i if in_bin.any(): g[i] = (1 - pred[in_bin]).sum() / (in_bin.sum() + 1e-12) g = g.clamp(min=1e-6) g = self.alpha * weight * (n / g.sum()) * g return g[bin_idx] def forward(self, pred, target, weight): # 计算损失 loss = nn.functional.cross_entropy(pred, target, reduction='none') g = self.calc_grad(torch.softmax(pred.detach(), dim=1)[:, 1], target, weight) return (loss * g).mean() # 训练CNN模型并使用GHM损失函数进行训练 def train(model, data, num_epochs=10, lr=0.001): optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) criterion = GHMLoss() for epoch in range(num_epochs): model.train() running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(data, 0): inputs, labels, weights = data inputs, labels, weights = Variable(inputs), Variable(labels), Variable(weights) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels, weights) running_loss += loss.item() loss.backward() optimizer.step() # 每个epoch结束后输出loss print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(data))) print('Finished Training') ``` 这段代码定义了一个CNN模型,以及GHM损失函数和训练函数。在训练函数中,我们使用PyTorch的自动求导功能计算CNN模型的GHM损失,并使用Adam优化器进行模型参数的更新。注意,在训练数据中还需要提供每个样本的权重,用于计算GHM损失。

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