loss(self, scores, labels, valid_mode=False, **kwargs
时间: 2023-07-15 11:11:38 浏览: 38
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。
相关问题
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的自定义损失函数类,它继承自nn.Module类。构造函数中包含了参数gamma和ignore_lb,以及其他的可选参数。gamma是Focal Loss中的一个超参数,ignore_lb是一个指定忽略标签的索引值,默认为255。
该损失函数的前向传播方法forward接受logits和labels作为输入,并且计算出损失值。首先,通过softmax函数计算出logits的概率分布scores。然后,计算出权重因子factor,它是(1-scores)^gamma的幂次方。接下来,对logits应用log_softmax函数得到log_score,并且与factor相乘。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)
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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