det plot_learning_curve(train_loss,dev_loss,title=''): total _ steps = len ( train _ loss ) x _1= range ( total _ steps ) x _2= x _1[:: len ( train _ loss )// len ( dev _ loss )] plt . figure (1, figsize =(6,4)) plt . plot ( x _1, train _ loss , c =' tab : red ', label =' train ') plt . plot ( x _2, dev _ loss , c =' tab : cyan ', label =' dev ') plt . ylim (0.0,5.) plt . xlabel (' Training steps ') plt . ylabel (' MSE loss ') plt . title (' Learning curve of []'. format ( title )) plt . legend () plt . show ()
时间: 2024-04-10 22:32:33 浏览: 25
这是一个用于绘制学习曲线的函数。它的输入参数包括训练损失(train_loss)和验证损失(dev_loss),以及可选的标题(title)。
函数首先计算总步数(total_steps),然后创建两个x轴的范围。其中x_1的范围是从0到总步数,而x_2的范围是从x_1中按照训练损失和验证损失的比例进行采样得到的。
然后,创建一个图形对象,并设置其大小为(6, 4)。接下来,使用plt.plot函数分别绘制训练损失和验证损失的曲线,颜色分别为红色和青色,并添加标签。同时,设置y轴的范围为0.0到5.0,并添加合适的x轴和y轴标签,以及可选的标题。最后,调用plt.legend()函数显示图例,并调用plt.show()函数显示绘制的图形。
这个函数可以帮助你可视化训练过程中训练损失和验证损失的变化情况,以了解模型的学习进展。
相关问题
代码解释:fl_gamma: 0.0 # focal loss gamma (efficientDet default gamma=1.5)
这是一段代码中的超参数配置,其中fl_gamma是YOLOv4目标检测算法中的一种损失函数的超参数,用于控制该损失函数中难易样本的权重。在YOLOv4中,Focal Loss是一种改良的交叉熵损失函数,它可以用于解决目标检测中正负样本不平衡的问题。在这段代码中,fl_gamma的值为0.0,意味着不使用Focal Loss损失函数。当fl_gamma的值大于0时,Focal Loss损失函数的难易样本权重会随着样本难度的增加而增大,从而可以更加关注难以检测的目标,提高模型的检测精度。需要注意的是,fl_gamma的取值需要根据具体任务和数据集进行调整。通常情况下,较小的gamma值可以提高模型对于难以检测的目标的检测精度,但也可能会增加误检的数量;而较大的gamma值可以减少误检的数量,但可能会降低模型的检测精度。
P_num = (det[:, -1] == 0).sum()
这行代码是在 Python 中对一个二维数组 det 进行操作,其中 det[:, -1] 表示选取 det 数组中所有行的最后一列组成的一维数组,然后 == 0 表示将这个一维数组中所有等于 0 的元素标记为 True,不等于 0 的元素标记为 False。最后,sum() 函数将这个一维布尔数组中所有 True 的元素加起来,得到的结果就是这个数组中等于 0 的元素个数。这个个数被赋值给变量 P_num。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)