loss-function 相关问题

PyTorch 损失函数“reduction=mean”的结果不一致

特别是，以下代码块使用 nn.CrossEntropyLoss(reduction='mean') 与 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') 后跟 loss.mean() 进行比较。结果令人惊讶...

python pytorch loss-function

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Keras 3 自定义损失函数来掩盖 NaN

我正在尝试在 Keras 3 上构建自定义损失函数，该函数将在 jax 或 torch 后端中使用。我想从 y_pred 和 y_true 中屏蔽 y_true 为特定值的所有索引。

python keras pytorch loss-function keras-3

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如何计算样本滑动窗口上的损失，然后反向传播加权平均损失

我正在尝试实施论文中的学习技术。相关部分是：SNN基线使用了50个连续数据点的滑动窗口，代表200毫秒的数据（50点风...

pytorch loss-function backpropagation loss autograd

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训练和验证的损失在某些时期迅速下降

我尝试使用 Timm 库中的 Segformer 训练我的模型 100 个时期。但不知何故，在我训练它之后，我的损失图看起来像这样：我正在使用 torch.optim.AdamW 和 lr=1e-4 和 lr_schedul...

optimization deep-learning pytorch loss-function

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如何解释 Keras 中的训练和验证损失图，是否合适？

我训练了 Keras 模型并获得了包含训练和验证损失曲线的图表。该图显示以下模式：在此处输入图像描述谁能帮我解释一下这个gra...

python tensorflow keras deep-learning loss-function

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Softmax 与 CrossEntropy 的向后传递

我正在尝试计算Softmax反向传递； fn softmax_backward(&self, logits: &Vec) -> Vec { 让概率 = self.forward(logits); 让 mut 求导...

gradient loss-function backpropagation softmax cross-entropy

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为什么我收到 IndexError

为什么要使用以下代码：进口火炬将 torch.nn 导入为 nn input_tensor = torch.tensor([[2.0]]) target_tensor = torch.tensor([0], dtype=torch.long) loss_function = nn.CrossEntropyLoss() 损失=loss_fu...

python pytorch loss-function

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使用 scipy.optimize.minimize 提前停止损失函数

我正在使用 scipy.optimize.minimize 库来自定义编写我的损失函数。 https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/ generated/scipy.optimize.minimize.html def customized_objective_func(x): 全球

python-3.x loss-function scipy-optimize scipy-optimize-minimize

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如何计算类敏感损失函数的最佳贝叶斯估计量？

贝叶斯估计器使用 p(x, y) 作为 (X, Y ) 上的概率质量函数，其中 X = [n] 且 Y = [k]，因此对于每个 x∈X 和每个 y∈Y，p( x, y) = 1。有一个 k x k 维成本矩阵，C ∈ [0,...

bayesian loss-function supervised-learning

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有什么想法为什么我的 VAE 模型的重构损失仍然是 0.69？

我的任务是使用VAE模型进行二元分类。编码器部分将使用 LSTM 模型，而解码器部分将使用 MLP。我的数据是时间序列数据，可以看成20个输入特征...

python classification loss-function autoencoder convergence

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使用 Tensorflow 对象检测 API，BoxClassifierLoss/localization_loss 和 Loss/regularization_loss 也为零

我现在一直在尝试训练对象检测模型，即“faster_rcnn_resnet152_v1_640x640_coco17_tpu-8”模型。然而，在整个训练过程中，没有...

deep-learning object-detection tensor loss-function object-detection-api

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TensorFlow 中无法识别的优化器和损失函数

我在 google colab 中尝试使用自定义优化器和损失函数在 TensorFlow 2.15.0 中编译 Keras 模型时遇到问题。这是运行良好的代码片段模型.编译(

tensorflow keras optimization compiler-errors loss-function

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仅在 Keras 功能 API LSTM 中使用额外的 Ground Truth 来实现自定义损失函数

我目前有一个使用 Keras Function API 构建的简单 LSTM 模型，该模型采用 X_train 数据集来预测关联的 Y_train 数据。我构建了一个自定义损失函数，可以使用 y_pred 和 y_t...

tensorflow keras lstm loss-function

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dtype uint8 的张量可以用于损失函数吗？稍后将调用 '.backward()'？

我尝试计算 dtype float32 的张量和另一个 dtype uint8 的张量之间的损失。由于损失函数执行自动类型提升，因此我没有明确进行类型转换...

python deep-learning pytorch loss-function gradient-descent

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pytorch Lightning 中loss.backward()如何计算

我明白了当training_step()返回loss时，自动优化的代码（链接）负责loss.backward() 有人可以告诉我 loss.backward() 有什么不同吗

pytorch loss-function pytorch-lightning

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在pytorch中编写自己的损失函数时的一些细节

当我编写自己的损失函数代码时，我需要计算张量数据类型图像的每个像素的损失值，然后将所有损失值相加来计算平均值。但是当我运行

deep-learning pytorch loss-function

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为什么在启用 from_logits 的情况下使用 BinaryCrossEntropy 会导致生成器损失？

我从 GitHub 上查看了一个简单的普通 GAN 代码我看到了这个带有激活 sigmoid 的生成器模型：＃发电机 G = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(28*28 // 2, input_shape = ...

python tensorflow machine-learning keras loss-function

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R包tabnet，如何将loss改成平衡精度？

在tabnet包中，我希望损失是多类分类的平衡精度。类似于yardstick::bal_accuracy_vec()。我怎样才能做到这一点？我确实知道如何计算平衡

r neural-network loss-function

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keras 如何处理多重损失？

如果我有类似的东西：模型 = 模型（输入 = 输入，输出 = [y1,y2]） l1 = 0.5 l2 = 0.3 model.compile(loss = [loss1,loss2], loss_weights = [l1,l2], ...) Keras 如何处理

deep-learning keras backpropagation loss-function

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嵌套神经网络的局部阻塞梯度更新

我在 torch 中有两个嵌套的神经网络，我正在计算输出中相对于不同参数的多个损失。下面是一个简单的案例 # 两个神经网络 >>&...

pytorch loss-function backpropagation

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