label_smooth_loss(self, scores, labels, **kwargs)
时间: 2023-07-15 18:11:41 浏览: 52
`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。
相关问题
loss(self, scores, labels, valid_mode=False, **kwargs
该函数是模型的损失函数,用于计算模型预测结果与真实结果之间的差距,常用的损失函数有交叉熵、均方误差等。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。
get_acc(self, scores, labels, valid_mode)
这个函数是用来计算模型预测的准确率的。其中,scores是模型的预测结果,labels是真实的标签,valid_mode表示当前是验证集还是测试集。具体实现可以参考以下代码:
```python
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: # 如果是验证集
self.valid_acc = acc # 更新验证集准确率
else: # 如果是测试集
self.test_acc = acc # 更新测试集准确率
return acc
```
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