pytorch实现二分类GHM损失函数

PyTorch是一个流行的深度学习框架，可以用于实现各种损失函数，包括GHM损失函数。GHM（Gradient Harmonized Mixture）损失函数是一种用于解决样本不平衡问题的损失函数。

下面是使用PyTorch实现二分类GHM损失函数的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class GHMLoss(nn.Module):
    def __init__(self, bins=10, momentum=0):
        super(GHMLoss, self).__init__()
        self.bins = bins
        self.momentum = momentum
        self.edges = torch.arange(bins+1).float() / bins
        self.edges[-1] += 1e-6
        if momentum > 0:
            self.acc_sum = torch.zeros(bins)

    def forward(self, pred, target):
        g = torch.abs(pred.detach() - target)
        weights = torch.zeros_like(g)
        tot = g.numel()
        n = 0
        for i in range(self.bins):
            inds = (g >= self.edges[i]) & (g < self.edges[i+1])
            num_in_bin = inds.sum().item()
            if num_in_bin > 0:
                if self.momentum > 0:
                    self.acc_sum[i] = self.momentum * self.acc_sum[i] + (1 - self.momentum) * num_in_bin
                    weights[inds] = tot / self.acc_sum[i]
                else:
                    weights[inds] = tot / num_in_bin
                n += 1
        weights /= n
        loss = nn.BCELoss(weight=weights)(pred, target)
        return loss

# 使用示例
criterion = GHMLoss()
pred = torch.randn(10, 1)
target = torch.randint(0, 2, (10, 1)).float()
loss = criterion(pred, target)
print(loss)

在上述代码中，我们定义了一个名为`GHMLoss`的自定义损失函数类，它继承自`nn.Module`。在类的初始化方法中，我们设置了GHM损失函数的参数，包括`bins`（直方图的箱数）和`momentum`（动量参数）。在前向传播方法中，我们计算了样本的梯度差异度量`g`，然后根据梯度差异将样本分成不同的区间，并计算每个区间的权重。最后，我们使用带权重的二分类交叉熵损失函数`nn.BCELoss`计算最终的损失。

你可以根据自己的需求调整`bins`和`momentum`参数，并将上述代码集成到你的二分类模型中进行训练。