这里是如何计算的预测正确的样本的损失
时间: 2024-04-06 19:30:33 浏览: 16
对于预测正确的样本,损失等于模型输出中对应类别的预测概率减去次大的预测概率加上 margin,即:
loss_true = pred[torch.arange(B), label][pred_true] -
pred[torch.arange(B), max_idx[:, 1]][pred_true] + self.margin
其中,pred[torch.arange(B), label] 表示获取模型输出中每个样本对应真实标签的预测概率,pred[torch.arange(B), max_idx[:, 1]] 表示获取模型输出中每个样本的次大预测概率,pred_true 是一个布尔型的掩码,用于表示哪些样本的预测是正确的。最后,将所有正确预测样本的损失相加并除以样本数得到平均损失 loss_true。
相关问题
用python编写基于源域分类损失(用源域样本真实标签ys和预测标签之间的交叉熵损失)训练DCNN
好的,针对你的问题,我可以给你一些思路和代码示例。
首先,你需要先定义一个DCNN模型。这里以一个简单的三层卷积神经网络为例:
```python
import torch.nn as nn
class DCNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(DCNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv3 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.fc = nn.Linear(64 * 8 * 8, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv3(x)))
x = x.view(-1, 64 * 8 * 8)
x = self.fc(x)
return x
```
接下来,你需要定义一个损失函数。这里我们使用交叉熵损失函数。
```python
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
```
然后,你需要定义一个优化器。这里我们使用随机梯度下降(SGD)优化器。
```python
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
```
接下来,你需要定义一个数据集,并将其划分为训练集和测试集。
```python
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(32),
transforms.CenterCrop(32),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32, shuffle=True)
testset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32, shuffle=False)
```
在训练过程中,我们需要使用源域样本的真实标签 ys 和预测标签之间的交叉熵损失。可以通过将 ys 和预测的标签输入交叉熵损失函数来实现。同时,我们还需要计算源域分类损失,可以通过将源域样本的预测标签和真实标签输入交叉熵损失函数来实现。
```python
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, ys = data
optimizer.zero_grad()
# 计算源域样本的预测标签
outputs = model(inputs)
# 计算源域样本的真实标签和预测标签之间的交叉熵损失
loss1 = criterion(outputs, ys)
# 计算源域分类损失
for j, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, _ = data
# 计算源域样本的预测标签
outputs = model(inputs)
# 计算源域样本的真实标签和预测标签之间的交叉熵损失
loss2 = criterion(outputs, ys)
# 总损失等于源域样本的交叉熵损失加上源域分类损失
loss = loss1 + loss2
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if i % 200 == 199:
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 200))
running_loss = 0.0
```
以上就是基于源域分类损失训练DCNN的代码示例,希望能对你有所帮助。
这里的损失函数,采用合页损失函数。改写
合页损失函数是一种常用的损失函数,通常用于支持向量机(SVM)的训练。它的形式为:
$L=\max(0,|y-\hat{y}|-\epsilon)$
其中,$y$为真实值,$\hat{y}$为预测值,$\epsilon$为一个固定的常数,表示容错范围。当$|y-\hat{y}|-\epsilon$小于等于0时,损失函数为0,表示模型预测正确;当$|y-\hat{y}|-\epsilon$大于0时,损失函数为$|y-\hat{y}|-\epsilon$,表示模型预测错误,并且错误的程度越大,损失函数的值也越大。
对于分类问题,可以将真实值$y$表示为一个one-hot向量,例如$y=[0,1,0,0]$表示样本属于第二个类别。预测值$\hat{y}$也是一个向量,每个元素表示属于该类别的概率。因此,合页损失函数可以改写为:
$L_i=\sum_{j\neq y_i}\max(0,\hat{y}_{ij}-\hat{y}_{iy_i}+\epsilon)$
其中,$i$表示第$i$个样本,$j$表示除了真实类别$y_i$以外的其他类别,$\hat{y}_{ij}$表示模型预测第$i$个样本属于第$j$个类别的概率,$\hat{y}_{iy_i}$表示模型预测第$i$个样本属于真实类别$y_i$的概率。如果$\hat{y}_{ij}-\hat{y}_{iy_i}+\epsilon\leq 0$,则$L_i=0$,否则$L_i=\sum_{j\neq y_i}(\hat{y}_{ij}-\hat{y}_{iy_i}+\epsilon)$。整个训练集上的损失函数为$L=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^NL_i$,其中$N$为训练集样本数。
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