labelsmoothing的pytorch代码
时间: 2023-11-16 08:06:27 浏览: 52
pytorch代码.zip
当使用交叉熵损失函数进行训练时,label smoothing可以用来减少过拟合程度,它可以使目标概率分布更加平滑,从而使模型的泛化性能更好。
以下是使用PyTorch实现标签平滑的代码:
```python
import torch.nn.functional as F
class LabelSmoothingLoss(nn.Module):
def __init__(self, classes, smoothing=0.0, dim=-1):
super(LabelSmoothingLoss, self).__init__()
self.confidence = 1.0 - smoothing
self.smoothing = smoothing
self.cls = classes
self.dim = dim
def forward(self, pred, target):
assert 0 <= self.smoothing < 1
pred = pred.log_softmax(dim=self.dim)
with torch.no_grad():
true_dist = torch.zeros_like(pred)
true_dist.fill_(self.smoothing / (self.cls - 1))
true_dist.scatter_(1, target.data.unsqueeze(1), self.confidence)
return torch.mean(torch.sum(-true_dist * pred, dim=self.dim))
```
在使用时,我们需要初始化一个标签平滑损失函数,并将其作为损失函数进行训练,例如:
```python
criterion = LabelSmoothingLoss(classes=10, smoothing=0.1)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
for input, target in dataset:
optimizer.zero_grad()
output = model(input)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
```
在这个例子中,我们使用一个包含10个类别的数据集,并将标签平滑度设置为0.1。我们还需要指定优化器和用于训练的数据集。最后,我们通过计算损失、反向传播和优化器来训练模型。
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