引言场景：使用Bert做一个违规样本分类模型，数据呈现正负样本不均衡，难易样本不均衡等问题，尝试使用Focalloss替换Bert中后半部分的交叉熵损失函数。初衷：由于使用的Bert模型中使用的损失函数为交叉熵损失函数，torch.nn.CrossEntropyLoss，那么如果能理解实现原理，将focalloss在该api基础上实现，就可以尽可能少修改原始代码Focalloss的公式：其中用到的交叉熵损失函数表达式是（3）FL（pt）=−(1−pt)γlogpt(1)FL（p_{t}）=-(1-p_{t})^{\gamma}\log{p_{t}}\tag{1}FL（pt）=−(1−pt
目录1.CTC-Loss概述2.CTC-Loss与文字识别算法3.CTC-Loss与语音识别算法4. CTC-Loss原理5. CTC-Loss优缺点 6. CTC-LossPytorch实现1.CTC-Loss概述 为了解决输入和输出对齐问题，标记未分割序列数据是现实世界序列学习中普遍存在的问题，如图像文本识别（OCR）、姿势识别、语音识别（ASR）CTCLoss是一种不需要数据对齐的，广泛用于图像文本识别和语音识别任务的损失函数存在的问题：1）在图像文本识别、语言识别的应用中，所面临的一个问题是神经网络的输出与groundtruth的长度不一致，导致loss难以计算，例如：“-sst-aa
首先，我知道这里已经有几篇关于类似问题的帖子，但我仔细阅读了它们，发现它们的问题不是我的，它们的解决方案也不能解决我的问题。如果有人有解决我问题的帖子，请回复并附上链接，我会继续努力。现在，问题来了——我有一个客户端和一个服务器。客户端请求一个文件，服务器发送它，然后客户端接收它，或者至少应该是这样。但事实并非如此。相反会发生什么？客户端接收到前1024个字节，然后是下一个1024个字节，然后接收到436个字节(我总是使用相同的文件，所以我总是得到相同的结果)并结束，因为它收到的少于1024个字节，因此它有比它必须执行的最后一次读取要少，但不应该，因为服务器在从其FileInputSt
由于传统的L1,L2loss是针对于像素级的损失计算，且L2loss与人眼感知的图像质量并不匹配，单一使用L1或L2loss对于超分等任务来说恢复出来的图像往往细节表现都不好。现在的研究中，L2loss逐步被人眼感知loss所取代。人眼感知loss也被称为perceptualloss（感知损失），它与MSE（L2损失）采用图像像素进行求差的不同之处在于所计算的空间不再是图像空间。研究者们常使用VGG等网络的特征，令φ来表示损失网络，Cj表示网络的第j层，CjHjWj表示第j层的特征图的大小，感知损失的定义如下：可以看出，它有与L2loss同样的形式，只是计算的空间被转换到了特征空间。 本篇文章
我编写了符合Comparable协议(protocol)的Struct。structRecord:Comparable{staticfuncBool{iflhs.wins==rhs.wins{returnlhs.losses>rhs.losses}returnlhs.wins使用>[__lldb_expr_48.Record(wins:4,losses:7),__lldb_expr_48.Record(wins:3,losses:9),__lldb_expr_48.Record(wins:3,losses:8)]最高的胜利应该首先出现，其次是较少的胜利，但如果胜利相等，那么较少的损失应
标题：ContrastiveLearningforUnpairedImage-to-ImageTranslation(基于对比学习的非配对图像转换)作者：TaesungPark，AlexeiA.Efros，RichardZhang，Jun-YanZhu论文下载地址：http://arxiv.org/abs/2007.15651开源代码：https://github.com/taesungp/contrastive-unpaired-translation一、介绍在图像转换（image-to-imagetranslation）的任务中，我们想要的是在保留输入图像的结构特征的基础上，加入目标域的外
近期看代码的时候发现了loss_scale的参数，不知道为什么算loss还需要放缩，在参数说明中，当只有选择了fp16精度的选项时，loss_scale才有效。查了资料，简单记录一下：参考：资料定义：LossScaling在计算loss时适当放大loss，在优化器更新参数时缩小同样倍数梯度。目前apex支持动态放缩倍数。思想：在交易系统中算钱的时候，规范的做法是把金额如1.01元*100之后再做计算，计算完之后再除以100，这样可以避免0.01无法用二进制精确表示造成的舍入误差。为什么要用？很多时候训练时间过长，或者显存不够，使用混合精度（fp32+fp16）进行训练可以加快训练速度，减少显存
0.基本介绍SmoothL1Loss是一种常用的损失函数，通常用于回归任务中，其相对于均方差(MSE)损失函数的优势在于对异常值(如过大或过小的离群点)的惩罚更小，从而使模型更加健壮。SmoothL1Loss的公式为：loss(x,y)={0.5(x−y)2if ∣x−y∣loss(x,y)={0.5(x−y)2∣x−y∣−0.5if ∣x−y∣1otherwise其中，x和y分别为模型的输出和标签，|x-y|表示它们之间的差异。当|x-y|小于1时，采用平方误差；否则采用线性误差。这使得SmoothL1Loss相比于MSE更加鲁棒，即对于异常值的响应更加平缓。在PyTorch中，可以使用
深度学习笔记（2）——loss.item（）文章目录深度学习笔记（2）——loss.item（）一、前言二、测试实验三、结论四、用途：一、前言在深度学习代码进行训练时，经常用到.item()。比如loss.item()。我们可以做个简单测试代码看看它的作用。二、测试实验importtorchloss=torch.randn(2,2)print(loss)print(loss[1,1])print(loss[1,1].item())输出结果tensor([[-2.0274,-1.5974],[-1.4775,1.9320]])tensor(1.9320)1.9319512844085693三、结
