self.loss_fcn是什么意思

时间: 2023-10-25 16:10:37 浏览: 106
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Digital_modulation_FCN.zip_PSK_XCrd.r_fcn_fsk产生_matlab fcn

self.loss_fcn是一个类中的实例变量，通常用于存储损失函数(loss function)。损失函数是用于评估模型预测结果与真实值之间差异的函数，通常用于在训练神经网络时计算误差并进行反向传播来更新网络参数。在机器学习中，损失函数是非常重要的一部分，因为它直接影响模型的性能和准确度。在类的方法中，可以通过self.loss_fcn来引用和使用该损失函数。
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标题中的“fcn.rar_.slx_control_fcn_fuzzy_fuzzy control”揭示了这是一个与模糊控制相关的MATLAB Simulink模型，文件格式为SLX。模糊控制（Fuzzy Control）是一种基于模糊逻辑的控制方法，它在不确定性环境中尤其...

class FocalLoss(nn.Module): # Wraps focal loss around existing loss_fcn(), i.e. criteria = FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(), gamma=1.5) def __init__(self, loss_fcn, gamma=1.5, alpha=0.25): super(FocalLoss, self).__init__() self.loss_fcn = loss_fcn # must be nn.BCEWithLogitsLoss() self.gamma = gamma self.alpha = alpha self.reduction = loss_fcn.reduction self.loss_fcn.reduction = 'none' # required to apply FL to each element def forward(self, pred, true): loss = self.loss_fcn(pred, true) # p_t = torch.exp(-loss) # loss *= self.alpha * (1.000001 - p_t) ** self.gamma # non-zero power for gradient stability # TF implementation https://github.com/tensorflow/addons/blob/v0.7.1/tensorflow_addons/losses/focal_loss.py pred_prob = torch.sigmoid(pred) # prob from logits p_t = true * pred_prob + (1 - true) * (1 - pred_prob) alpha_factor = true * self.alpha + (1 - true) * (1 - self.alpha) modulating_factor = (1.0 - p_t) ** self.gamma loss *= alpha_factor * modulating_factor if self.reduction == 'mean': return loss.mean() elif self.reduction == 'sum': return loss.sum() else: # 'none' return loss

在实现中，它首先对传入的 loss_fcn 进行了封装，将其 reduction 属性设为 'none'，然后在 forward 方法中使用封装后的 loss_fcn 计算出二分类交叉熵损失，接着使用预测值和真实值计算出概率值，根据概率值和超参数 ...

class BCEBlurWithLogitsLoss(nn.Module): # BCEwithLogitLoss() with reduced missing label effects. def __init__(self, alpha=0.05): super().__init__() self.loss_fcn = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='none') # must be nn.BCEWithLogitsLoss() self.alpha = alpha def forward(self, pred, true): loss = self.loss_fcn(pred, true) pred = torch.sigmoid(pred) # prob from logits dx = pred - true # reduce only missing label effects # dx = (pred - true).abs() # reduce missing label and false label effects alpha_factor = 1 - torch.exp((dx - 1) / (self.alpha + 1e-4)) loss *= alpha_factor return loss.mean()这个代码什么意思

这个代码实现了一个自定义的损失函数 BCEBlurWithLogitsLoss，它是基于二元交叉熵损失函数 nn.BCEWithLogitsLoss 的改进。 在二元交叉熵损失函数中，如果某些标签是缺失的，则该标签对应的损失将被忽略。...

def forward(self, x): fcn_output = self.fcn(x)['out'] fcn_output = fcn_output.permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(-1, fcn_output.size(0), fcn_output.size(1)) transformed_output = self.transformer_encoder(fcn_output) transformed_output = transformed_output.view(fcn_output.size(1), fcn_output.size(2), -1) output = self.linear(transformed_output) return output 改进这段代码

fcn_output = self.fcn(x)['out'] fcn_output = fcn_output.permute(0, 2, 3, 1).contiguous() transformed_output = self.transformer_encoder(fcn_output) transformed_output = transformed_output.view(fcn_...

import cv2 import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models class FCNTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(FCNTransformer, self).__init__() # Load pre-trained FCN backbone fcn_backbone = models.segmentation.fcn_resnet50(pretrained=True) self.fcn = fcn_backbone.backbone # Create the transformer encoder self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=2048, nhead=8) # Output linear layer self.linear = nn.Linear(2048, num_classes) def forward(self, x): # Pass input through FCN backbone fcn_output = self.fcn(x)['out'] print(fcn_output.shape) x = fcn_output # Reshape output tensor for transformer # From (batch_size, channels, height, width) to (width * height, batch_size, channels) fcn_output = fcn_output.permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(-1, fcn_output.size(0), fcn_output.size(1)) print(fcn_output.shape) # Pass the reshaped tensor through transformer encoder transformed_output = self.transformer_encoder(fcn_output) print(transformed_output.shape) # Reshape output tensor back to (batch_size, channels, height, width) transformed_output = transformed_output.view(1, -1) print(transformed_output.shape) output = self.linear(transformed_output) return output if __name__ == '__main__': a = torch.randn(1, 3, 512, 512) model = FCNTransformer(num_classes=2) print(model(a).shape) # print(model) 改进这段代码

这段代码已经实现了一个FCNTransformer模型，它基于FCN网络和Transformer编码器。如果你想改进这段代码，可以考虑以下几点： 1. 数据处理：在输入图像之前，对图像进行预处理，例如缩放、裁剪或标准化。可以使用...

yolov5添加损失函数

self.reduction = loss_fcn.reduction self.loss_fcn.reduction = 'none' def forward(self, pred, true): loss = self.loss_fcn(pred, true) pred_prob = torch.sigmoid(pred) focal_weight = true * (true ...

fcn语义分割pytorch实现

super(FCN, self).__init__() self.features = models.vgg16(pretrained=True).features self.conv1 = nn.Conv2d(512, num_classes, kernel_size=1) self.conv2 = nn.Conv2d(256, num_classes, kernel_size=1) ...

pytorch实现fcn完整代码

super(FCN, self).__init__() self.encoder = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) self.decoder = UnetDecoder(num_classes) def forward(self, x): features = self.encoder(x) output = self....

FCN模型进行图像分割的代码

super(FCN, self).__init__() # Encoder self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=100) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_...

帮我用FCN模型实现图像语义识别全过程，我现有图像和mask图像分别存放两个文件夹，希望实现数据集划分、模型训练、预测模型、测试新数据等，用pytorch实现代码，谢谢！

super(FCN, self).__init__() self.conv_block1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True...

帮我用FCN模型实现图像语义识别全过程，包含数据集划分、模型训练、预测模型、测试新数据等，用pytorch实现代码，谢谢！

super(FCN, self).__init__() self.model = fcn_resnet50(pretrained=False, num_classes=num_classes) def forward(self, x): return self.model(x)['out'] def train(args): # Load dataset train_...

Adult和Iris.data是机器学习数据库（http://archive,ics.uci.edu/)中的两个数据集，请在PyTorch中构造两个全连接神经网络，分别用于对这两个数据集进行分类

super(FCN, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self....

使用mindspore写一个

super(SimpleClassifier, self).__init__() self.fc = nn.Dense(input_size, hidden_size) self.output = nn.Dense(hidden_size, output_size) def construct(self, x): x = self.fc(x) x = nn.Softmax()(x) ...

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super(CNNModel, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3) self.fc1 = nn.Linear(1600, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def ...

pytorch手提包分割全部代码

super(FCN, self).__init__() self.features = vgg16(pretrained=True).features self.conv1 = nn.Conv2d(512, 4096, kernel_size=7) self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True) self.drop1 = nn.Dropout2d() self....

如何手动搭建Pytorch框架下的FCN模型，并用该模型训练PASCAL VOC 2012数据集？请结合源码和详细注释进行说明。

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