(已添加对此问题的更新。)我是比利时根特大学的研究生；我的研究是关于深度卷积神经网络的情绪识别。我正在使用Caffe实现CNN的框架。最近我遇到了一个关于类(class)不平衡的问题。我正在使用大约9216个训练样本。5%标记为阳性(1)，其余样本标记为阴性(0)。我正在使用SigmoidCrossEntropyLoss层来计算损失。训练时，即使经过几个epoch，损失也会减少，准确率非常高。这是由于不平衡造成的:网络总是简单地预测负数(0)。(准确率和召回率都为零，支持这一说法)为了解决这个问题，我想根据预测-真值组合来衡量对损失的贡献(严厉惩罚假阴性)。我的导师/教练还建议我在通过
参见generalizedfocallosspaper其中包含有QualityFocalLoss和DistributionFocalLoss。目录QualityFocalLossDistributeFocalLossQualityFocalLoss先来说一下QualityFocalLoss,在这之前，先要了解一下FocalLoss,在这篇文章里有写过。它主要是解决classimbalance，同时降低容易分类的weight，使训练更集中到难分类的上面我们从crossentropy入手：crossentropy的公式如下：把其中的y=1时为p,y=0时1-p写成一个ptp_{t}pt那么，cr
Python绘制loss曲线、准确率曲线使用python绘制网络训练过程中的的loss曲线以及准确率变化曲线，这里的主要思想就时先把想要的损失值以及准确率值保存下来，保存到.txt文件中，待网络训练结束，我们再拿这存储的数据绘制各种曲线。其大致步骤为：数据读取与存储->loss曲线绘制->准确率曲线绘制一、数据读取与存储部分我们首先要得到训练时的数据，以损失值为例，网络每迭代一次都会产生相应的loss，那么我们就把每一次的损失值都存储下来，存储到列表，保存到.txt文件中。保存的文件如下图所示：[1.3817585706710815,1.8422836065292358,1.161983251
Python绘制loss曲线、准确率曲线使用python绘制网络训练过程中的的loss曲线以及准确率变化曲线，这里的主要思想就时先把想要的损失值以及准确率值保存下来，保存到.txt文件中，待网络训练结束，我们再拿这存储的数据绘制各种曲线。其大致步骤为：数据读取与存储->loss曲线绘制->准确率曲线绘制一、数据读取与存储部分我们首先要得到训练时的数据，以损失值为例，网络每迭代一次都会产生相应的loss，那么我们就把每一次的损失值都存储下来，存储到列表，保存到.txt文件中。保存的文件如下图所示：[1.3817585706710815,1.8422836065292358,1.161983251
NLL损失在NLP中含义：在自然语言处理中，通常用于分类任务，例如语言模型、情感分类等。NLL损失全称为NegativeLog-LikelihoodLoss，其含义是负对数似然损失。在NLP任务中，我们通常将文本数据表示为一个序列，例如单词序列或字符序列（一句话就是一个序列【sequence】）。对于分类任务，我们需要将每个序列映射到一个类别标签。因此，我们需要一个模型，能够将输入序列映射到输出标签。在模型训练期间，我们需要最小化模型预测结果和真实标签之间的差异，以使模型的预测结果更加接近真实结果，使用NLL损失可以帮助我们实现这一点。具体来说，对于一个输入序列x和真实标签y，我们可以使用模型
NLL损失在NLP中含义：在自然语言处理中，通常用于分类任务，例如语言模型、情感分类等。NLL损失全称为NegativeLog-LikelihoodLoss，其含义是负对数似然损失。在NLP任务中，我们通常将文本数据表示为一个序列，例如单词序列或字符序列（一句话就是一个序列【sequence】）。对于分类任务，我们需要将每个序列映射到一个类别标签。因此，我们需要一个模型，能够将输入序列映射到输出标签。在模型训练期间，我们需要最小化模型预测结果和真实标签之间的差异，以使模型的预测结果更加接近真实结果，使用NLL损失可以帮助我们实现这一点。具体来说，对于一个输入序列x和真实标签y，我们可以使用模型
1、多任务学习优化面临的问题多任务学习经常会出现跷跷板现象，即两个任务联合学习的时候，可能一个任务效果变好，另一个任务效果变差。究其本质，核心是训练过程中存在以下3个方面问题：多任务梯度方向不一致：同一组参数，不同的任务更新方向不一致，导致模型参数出现震荡，任务之间出现负迁移的现象，一般出现在多个任务之间差异较大的场景；多任务收敛速度不一致：不同的任务收敛速度不一样，有的任务比较简单收敛速度快，有的任务比较困难收敛速度慢，导致模型训练一定轮数后，有的任务已经overfitting，有的任务还是underfitting的状态；多任务loss取值量级差异大：不同的任务loss取值范围差异大，模型被
1、多任务学习优化面临的问题多任务学习经常会出现跷跷板现象，即两个任务联合学习的时候，可能一个任务效果变好，另一个任务效果变差。究其本质，核心是训练过程中存在以下3个方面问题：多任务梯度方向不一致：同一组参数，不同的任务更新方向不一致，导致模型参数出现震荡，任务之间出现负迁移的现象，一般出现在多个任务之间差异较大的场景；多任务收敛速度不一致：不同的任务收敛速度不一样，有的任务比较简单收敛速度快，有的任务比较困难收敛速度慢，导致模型训练一定轮数后，有的任务已经overfitting，有的任务还是underfitting的状态；多任务loss取值量级差异大：不同的任务loss取值范围差异大，模型被
yolo无痛涨点trick，简单实用 先贴一张最近一篇论文的结果后来的几种iou的消融实验结果在一定程度上要优于CIoU。 本文将在yolov5的基础上增加SIoU，EIoU，Focal-XIoU（X为C,D,G,E,S等）以及AlphaXIoU。 在yolov5的utils文件夹下新增iou.py文件importmathimporttorchdefbbox_iou(box1,box2,xywh=True,GIoU=False,DIoU=False,CIoU=False,SIoU=False,EIoU=False,WIoU=False,
yolo无痛涨点trick，简单实用 先贴一张最近一篇论文的结果后来的几种iou的消融实验结果在一定程度上要优于CIoU。 本文将在yolov5的基础上增加SIoU，EIoU，Focal-XIoU（X为C,D,G,E,S等）以及AlphaXIoU。 在yolov5的utils文件夹下新增iou.py文件importmathimporttorchdefbbox_iou(box1,box2,xywh=True,GIoU=False,DIoU=False,CIoU=False,SIoU=False,EIoU=False,WIoU=False,
