label_smooth_loss(self, scores, labels, **kwargs)

时间: 2023-07-15 10:11:41 浏览: 138
RAR

ACM.rar_SCORES_堆石子 编程

`label_smooth_loss`是一个损失函数，用于降低模型在标签噪声存在的情况下的过拟合风险。具体来说，它通过对标签进行平滑处理，将原始的one-hot标签转换为一个分布式标签，使模型得到更加平滑的预测结果。 该函数的输入参数包括： - `scores`: 模型的输出，即预测的结果，形状为(batch_size, num_classes) - `labels`: 真实的标签，形状为(batch_size, num_classes) 该函数的输出为一个标量，表示该批次的平均损失。
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factor scores选项可以生成因子得分矩阵。 8. **验证**：可能通过比较原始数据的协方差矩阵和由因子得分重建的协方差矩阵，来评估因子分析的效果。 在"example3_02.m"中，可能涉及更复杂的情况，比如： - **...

import tensorflow as tf class BaseAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, **kwargs): super().__init__() self.mha = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(**kwargs) self.layernorm = tf.keras.layers.LayerNormalization() self.add = tf.keras.layers.Add() class CrossAttention(BaseAttention): def call(self, x, context): attn_output, attn_scores = self.mha( query=x, key=context, value=context, return_attention_scores=True) # Cache the attention scores for plotting later. self.last_attn_scores = attn_scores x = self.add([x, attn_output]) x = self.layernorm(x) return x, attn_scores class GlobalSelfAttention(BaseAttention): def call(self, x): attn_output, attn_scores = self.mha( query=x, value=x, key=x, return_attention_scores=True) # Cache the attention scores for plotting later. self.last_attn_scores = attn_scores x = self.add([x, attn_output]) x = self.layernorm(x) return x, attn_scores

这段代码定义了两个自注意力机制的子类：CrossAttention 和 GlobalSelfAttention。这两个子类都继承了一个基础的注意力层 BaseAttention。 BaseAttention 类中定义了注意力层的基本结构。...

loss(self, scores, labels, valid_mode=False, **kwargs

其中，scores为模型的预测结果，labels为真实结果，valid_mode表示是否处于验证模式。该函数还可以接收其他的参数，如正则化系数等。通常，在训练过程中，需要将损失函数最小化，以提高模型的准确率。

根据上述，class RankingLoss(nn.Module): def __init__(self): super(RankingLoss, self).__init__() def forward(self, z_image, z_text, labels, similarity_function='dot'): return self.imposter_img_loss(z_image, z_text, labels, similarity_function) + \ self.imposter_txt_loss(z_image, z_text, labels, similarity_function)这是关于image和txt的多模态多标签的问题，class RankingLoss(nn.Module)的具体代码和例子应用并介绍rank

pairwise_loss = torch.relu(self.margin - pairwise_scores * pairwise_targets) num_pairs = pairwise_targets.nelement() // pairwise_targets.size(0) loss = pairwise_loss.sum() / num_pairs return loss...

Traceback (most recent call last): File "D:/faster-rcnn-pytorch-master/predict.py", line 82, in <module> r_image = frcnn.detect_image(image, crop=crop, count=count) File "D:\faster-rcnn-pytorch-master\frcnn.py", line 146, in detect_image roi_cls_locs, roi_scores, rois, _ = self.net(images) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\parallel\data_parallel.py", line 150, in forward return self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "D:\faster-rcnn-pytorch-master\nets\frcnn.py", line 84, in forward roi_cls_locs, roi_scores = self.head.forward(base_feature, rois, roi_indices, img_size) File "D:\faster-rcnn-pytorch-master\nets\classifier.py", line 102, in forward fc7 = self.classifier(pool) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 92, in forward input = module(input) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 92, in forward input = module(input) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "D:\faster-rcnn-pytorch-master\nets\resnet50.py", line 31, in forward out = self.conv2(out) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 343, in forward return self.conv2d_forward(input, self.weight) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 340, in conv2d_forward self.padding, self.dilation, self.groups) RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED这是什么错误

这个错误是由于cuDNN执行失败引起的。cuDNN是一个在GPU上加速深度神经网络计算的库。CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED表示cuDNN在执行过程中遇到了错误。 这个错误可能有多种原因，包括但不限于以下几点： ...

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...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。

get_acc(self, scores, labels, valid_mode)

def get_acc(self, scores, labels, valid_mode): """ 计算准确率 """ preds = np.argmax(scores, axis=1) # 取最大值对应的下标作为预测结果 acc = (preds == labels).mean() # 计算准确率 if valid_mode: # ...

Traceback (most recent call last): File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_validation.py", line 761, in _score scores = scorer(estimator, X_test, y_test) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_scorer.py", line 103, in __call__ score = scorer._score(cached_call, estimator, *args, **kwargs) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_scorer.py", line 264, in _score return self._sign * self._score_func(y_true, y_pred, **self._kwargs) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 1123, in f1_score return fbeta_score( File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 1261, in fbeta_score _, _, f, _ = precision_recall_fscore_support( File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 1544, in precision_recall_fscore_support labels = _check_set_wise_labels(y_true, y_pred, average, labels, pos_label) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 1348, in _check_set_wise_labels y_type, y_true, y_pred = _check_targets(y_true, y_pred) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 93, in _check_targets raise ValueError( ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multiclass and continuous targets

这个错误通常意味着你正在使用一个分类模型来预测连续型目标变量，或者你的目标变量是一个混合了多个类别和连续型值的数据集。 建议你检查一下你的目标变量的数据类型是否正确，并且确保你正在使用正确的模型来处理...

all_scores = []; n_samples = length(labels); n_class = length(unique(labels)); K = length(W); scores = cell(K,1); max_scores = zeros(K, n_samples); tmp_label = zeros(K, n_samples); for j=1:K projected_X = X * W{j}; scores{j} = projected_X * Y; [max_scores(j,:),tmp_label(j,:)] = max(scores{j}'); end [best_scores,best_idx] = max(max_scores,[],1); label_idx = sub2ind(size(tmp_label), best_idx, 1:n_samples); predict_label = tmp_label(label_idx); %compute the confusion matrix label_mat = sparse(labels,1:n_samples,1,n_class,n_samples); predict_mat = sparse(predict_label,1:n_samples,1,n_class, n_samples); conf_mat = label_mat * predict_mat'; conf_mat_diag = diag(conf_mat); n_per_class = sum(label_mat'); %mean class accuracy mean_class_accuracy = sum(conf_mat_diag ./ n_per_class') / n_class; %per sample accuracy mean_sample_accuracy = sum(conf_mat_diag) / n_samples;

然后，创建了一些空的变量，包括得分矩阵（scores）、最大得分矩阵（max_scores）和临时标签矩阵（tmp_label）。 接下来，通过将输入矩阵X乘以每个权重矩阵W{j}来计算投影矩阵projected_X。然后，将投影矩阵...

上面是一场真实的高尔夫足球赛的得分记录，得分最低者胜出。各参赛选手的得分情况以姓名 + ':'/'：' + 各分项得分进行记录，且各分项得分之间以一个或多个空格间隔，得分情况可以记录在一个字符串中，也可以记录在一个名为“scores.txt”的文本文件（详见scores.txt）中。试基于 OOP 编写 Python 程序: (1) 计算并输出每位选手的总得分；(2) 输出胜出的选手，并且在计算胜出选手时，不可以使用系统提供的 min/max 函数。 2. 系统实现 Python class AnalyScore: def __init__(self, all_scores): """ all_scores can be a string or a text file""" self.all_scores = self.read_scores(all_scores) pass def read_scores(self, all_scores): pass def parse_scores(self): pass def print_scores(self): pass def report_winner(self): pass def __call__(self): self.parse_scores() self.print_scores() self.report_winner() if __name__ == '__main__': player_scores = '\ 李：17 6 3 3 2 5 3 6 8\ 楼: 6 9 5 10 14 3 8 4 6\ 翁：3 4 8 9 3 5 4 6 6' AnalyScore(player_scores)() print() AnalyScore('scores.txt')()

self.all_scores = self.read_scores(all_scores) def read_scores(self, all_scores): if isinstance(all_scores, str): return all_scores.split('\n') else: with open(all_scores, 'r') as f: return f...

补充以下代码： def __init__(self, embedding_dim, hidden_dim, vocab_size, label_size, batch_size): super(LSTMClassifier, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.batch_size = batch_size # 实验三（扩展）：更换为 glove 词向量 self.word_embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) # 实验一：定义 LSTM 层，并替换为 BiLSTM，RNN，比较其不同 self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim,hidden_dim) self.hidden2label = nn.Linear(hidden_dim, label_size) self.hidden = self.init_hidden()

tag_space = self.hidden2label(lstm_out[-1]) # 取最后一个时间步的输出，作为标签空间 tag_scores = F.log_softmax(tag_space, dim=1) # 在标签空间上进行logsoftmax，得到预测的标签概率 return tag_scores ...

def add_score_column(self,features_scores,col_name,col_value): # convert 1D array to rows and insert it into df colum features_scores[col_name] = pd.Series(col_value) return features_scores

这是一个定义在类中的函数，该函数的输入参数包括一个DataFrame对象features_scores，一个字符串col_name和一个列表或一维数组col_value，其作用是向features_scores中添加一个新的列，该列的列名为col_name，列的值...

改进以下代码class Student: def __init__(self, num, name, scores): self.num=num self.name=name self.scores=scores def __getitem__(self, index): return self.scores[index] def __setitem__(self, index, value): self.scores[index]=value def __delitem__(self, index): del self.scores[index] def __str__(self): return self.name+"成绩为："+self.scores zhangsan=Student("100001", "张三", [91, 87, 81.5, 69, 97, 88, 69, 78.5]) lisi=Student("100002", "李四", [95, 91, 88, 87, 97.5, 69.5, 92, 78.5]) zhangsan[0] = 102 del lisi[5:] print(zhangsan) print(lisi)

return f"{self.name}的成绩为：{', '.join(str(score) for score in self.scores)}" zhangsan = Student("100001", "张三", [91, 87, 81.5, 69, 97, 88, 69, 78.5]) lisi = Student("100002", "李四", [95, 91, ...

（1）def avg_score(*scores): fifth_semester_scores = scores[4] avg = sum(fifth_semester_scores) / len(fifth_semester_scores) return avg（2）def course_scores(**scores): program_courses = ['Python', 'Java', 'C++'] program_scores = [] for course, score in scores.items(): if course in program_courses: program_scores.extend(score) total = sum(program_scores) max_score = max(program_scores) min_score = min(program_scores) return total, max_score, min_score请给出这两段代码的调用示例

total, max_score, min_score = course_scores(**scores) # 调用course_scores函数，并将四门课程的成绩作为关键字参数传入 print("编程课程的总成绩为：", total) print("编程课程的最高分为：", max_score) print...

找出这段代码错误import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers class GCNModel(tf.keras.Model): def __init__(self, hidden_dim, output_dim): super(GCNModel, self).__init__() self.gc1 = GraphConvolution(hidden_dim) self.gc2 = GraphConvolution(output_dim) self.relu = layers.ReLU() self.dropout = layers.Dropout(0.5) self.dense = layers.Dense(1) def call(self, inputs): x, adj = inputs x = self.gc1(x, adj) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) x = self.gc2(x, adj) x = self.dense(tf.reduce_mean(x, axis=1)) return x loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() metrics = [tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(), tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()] optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01) model = GCNModel(hidden_dim=64, output_dim=32) model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics) history=model.fit((train_features,train_adj),train_labels,epochs=50,validation_data=((val_features, val_adj), val_labels)) test_scores = model.evaluate((test_features, test_adj), test_labels, verbose=0)

这段代码的错误是缺少GraphConvolution类的定义和导入。需要在代码开头添加类的定义和导入。如果已经定义了GraphConvolution类，则可能是没有导入GraphConvolution类所在的模块。

for sub_labels, sub_scores in zip(label_lists, score_lists): assert len(sub_labels) == len(sub_scores) combine = [each for each in zip(sub_scores, sub_labels)] sorted_combine = sorted(combine, key=itemgetter(0))这段代码什么意思

- combine = [each for each in zip(sub_scores, sub_labels)]通过列表推导式将迭代器中的元组转化为一个新的列表combine，其中每个元素都是一个包含两个值的元组，第一个值是sub_scores中的元素，第二个值是...

class Attention(nn.Module): def __init__(self, hidden_size): super(Attention, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.attention_weights = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) def forward(self, inputs, mask): mask = mask.unsqueeze(-1).float() scores = self.attention_weights(inputs) scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9) attention_weights = torch.softmax(scores, dim=1) # 在维度 1 上进行 softmax weighted_inputs = inputs * attention_weights return weighted_inputs

然后通过一个全连接层计算出每个位置的注意力得分 scores。对于被 mask 屏蔽的位置，将其得分设置为一个极小的负值。接着在维度 1 上进行 softmax，得到每个位置的注意力权重 attention_weights。最后将输入的特征...

class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, input_size=1, num_heads=1): super(SelfAttention, self).__init__() self.num_heads = 1 self.head_size = 1 self.query = nn.Linear(1, 1) self.key = nn.Linear(1, 1) self.value = nn.Linear(1, 1) self.out = nn.Linear(1, 1) def forward(self, inputs): batch_size, seq_len, input_size = inputs.size() # 128 706 1 # Split inputs into num_heads inputs = inputs.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_size) inputs = inputs.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() queries = self.query(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) keys = self.key(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) values = self.value(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) # Compute attention scores scores = torch.matmul(queries, keys.permute(0, 1, 3, 2)) scores = scores / (self.head_size ** 0.5) attention = F.softmax(scores, dim=-1) # Apply attention weights to values attention_output = torch.matmul(attention, values) attention_output = attention_output.view(batch_size, seq_len, input_size) # Apply output linear layer output = self.out(attention_output) return output 解释一下代码 其中num_heads=1

这段代码定义了一个自注意力模块（Self-Attention），用于在神经网络中实现自注意力机制。自注意力机制在自然语言处理领域非常常见，它可以根据当前输入中的关键词来动态地调整权重，使得模型可以更好地捕捉句子中的...

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钗头凤声乐表演的二度创作分析报告

资源摘要信息:"声乐表演中的二度创作—以钗头凤为例-PaperRay检测报告-免费版-***" 知识点一：声乐表演的二度创作 声乐表演中的二度创作是指在原有的音乐作品基础上，表演者通过自己的理解，对作品进行个性化的演绎和再创作。这一过程涉及到表演者对原作品的情感、意境、风格等的深入解读，以及在此基础上对旋律、节奏、力度、音色等方面的重新构建，使得作品呈现出新的艺术魅力。二度创作是声乐表演艺术中一个重要的环节，它能充分展示表演者个人的艺术修养、技术能力和创造潜力。 知识点二：钗头凤的含义及历史背景 《钗头凤》原为宋代女词人李清照的作品，是一首充满哀怨和对过去美好时光怀念的词作。该词描绘了词人对已逝爱情的深刻眷恋，以及对命运无情的无奈感慨。在声乐表演中，将这首词作作为声乐作品演唱，表演者需要通过旋律、节奏、强弱等手段，将这种哀愁和幽怨的氛围传达给听众，这也是二度创作中一个极具挑战性的部分。 知识点三：声乐表演技巧与二度创作的关系 在声乐表演中，二度创作不仅仅是情感的表达，还与表演者的技巧息息相关。例如，对声音的控制能力决定了能否准确地表达作品的情感深度，对歌曲结构的理解能力影响着对音乐细节的处理，以及对音乐风格的把握能力决定了能否让作品呈现出原汁原味的艺术效果。因此，良好的声乐表演技巧是实现二度创作的基础。 知识点四：PaperRay检测报告 PaperRay检测报告可能是一种由PaperRay软件生成的分析报告，用于对声乐作品或其他文档进行检测和分析。虽然具体的功能和使用方法未在题目中给出，但通常这类报告会提供作品的原创性检测、文本相似度分析、语言规范性校验等方面的信息。在声乐领域，类似的工具可以用于检测作品的创新性，或者评估表演中的二度创作部分是否具有独创性。 知识点五：声乐表演中的二度创作与版权法律 在声乐表演领域，对原作品进行二度创作可能涉及版权问题。表演者对作品的改编和演绎应当尊重原作者的版权，同时确保创作的内容不侵犯原作品的著作权。因此，在进行二度创作时，表演者需要了解相关的版权法律法规，确保自己的创作活动在合法的范围内进行。 综合以上内容，可以看出，声乐表演中的二度创作是一项复杂的艺术活动，它不仅仅需要表演者具备深厚的音乐理解和高超的表演技巧，还涉及到对作品进行法律许可的改编和演绎。通过对《钗头凤》这样的古典诗词的声乐化演绎，表演者不仅展现了作品的文学美，也体现了音乐艺术的创新精神。而PaperRay检测报告这类工具的出现，也为声乐作品的原创性和合规性提供了技术保障。