loss-function 相关问题

需要有关 pytorch 代理模型损失函数的建议

我希望获得有关为代理模型实现损失函数的建议。我正在对增材制造加工过程中产生的气孔进行微机械模拟，...

machine-learning deep-learning pytorch loss-function

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当每批次样本形状不同时，如何计算损失？

我有一个像这样的训练函数：定义训练（）：模型.train() 火车_mae = [] 进度 = tqdm(train_dataloader, desc='训练') 对于batch_index，批量枚举（亲...

python deep-learning pytorch torch loss-function

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如何在我的自定义损失函数中包含模型的参数

我正在使用 PyTorch Lightning，我定义了我的模型，如下所示：类 MyModel(MyBaseClass): def __init__(self, ..., **kwargs): super().__init__(**kwargs) self.model_parameter...

deep-learning pytorch loss-function gradient-descent pytorch-lightning

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用于二进制语义分割的自定义加权 IoU 损失

我想问一下我的加权IoU损失的实现是否正确。给定卫星图像，我试图分割道路和前景像素。 defcompute_loss(self, y_true, y_pred): ...

python tensorflow image-segmentation loss-function

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使用我定制的损失函数，损失无法反向传播到模型的参数

我设计了一个定制的损失：类 CustomIndicesEdgeAccuracyLoss(torch.nn.Module)： def __init__(self, num_classes: int, selected_indices: list): 超级（CustomIndicesEdgeAccuracyLoss，se...

python pytorch loss-function

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如何在 sklearn 分类器中实现自定义错误函数？

我想在模型训练过程中以不同的方式处理高估和低估带来的错误（比如价格是正确的）。我不想重写整个 MLP、回归、决策树等算法...

python machine-learning scikit-learn artificial-intelligence loss-function

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平均绝对误差 (mae) 和均方误差 (mse) 损失函数的梯度

我正在尝试使用numpy实现线性回归。为此，我需要为损失函数 mae 和 mse 实现导数。这些是我的版本，但它们不正确（失败的测试是

numpy machine-learning linear-regression loss-function gradient-descent

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如何在训练和测试阶段使用不同的损失函数

我想在训练阶段使用加权损失函数，在测试阶段使用未加权损失函数。我尝试过in_train_phase，但在测试阶段，它仍然使用加权损失函数...

python tensorflow keras loss-function

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pytorch中损失函数错误-损失函数应该如何使用？

我写了这段代码：进口火炬将 torch.nn 导入为 nn 导入 torch.nn.function 作为 f 导入数学将 matplotlib.pyplot 导入为 plt 将 numpy 导入为 np 随机导入类 dnn(nn.Module): def __i...

python pytorch loss-function

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损失函数在pytorch中没有requires_grad=True

您好，我有以下代码（我的代码的简化版本，但能够重现错误）：将 numpy 导入为 np 从 numpy 导入 linalg 作为 LA 进口火炬导入 torch.optim 作为 optim 进口...

python python-3.x pytorch gradient loss-function

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Python 中的高级机器学习：使用自定义损失函数处理多类分类中的类不平衡

我正在使用先进的机器学习技术解决 Python 中的多类分类问题。我正在处理的数据集存在严重的类别不平衡问题，其中某些类别......

python tensorflow machine-learning keras loss-function

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当两个不同的损失相差较大时，如何正确地将两个不同的损失相加？

我有两种不同的损失来训练模型。 L1 损失计算如下： recon_loss += F.l1_loss(pred_values, masked_patches) /total_num_masked 以及我的模型的另一个定制损失函数，

tensorflow machine-learning deep-learning pytorch loss-function

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损失函数突然增加并停滞

我目前正在从事一个深度学习项目，涉及训练 U-net 来执行图像配准。网络的目标是将图像（我称之为“移动图像”）变形为

tensorflow deep-learning jupyter-notebook loss-function

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LGBMRegressor python 中 tweedie/Regression_l1 目标的自定义损失函数

我正在使用带有 Objective="tweedie"/objective='Regression_l1' 的 LGBMRegressor 模型，我需要创建一个自定义损失函数，该函数采用原始目标并根据

model loss-function lightgbm

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如何在火炬损失函数中设置样本权重？

我知道torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=?)参数“weight”是为了平衡不同类样本之间的不平衡，它是类的参数，它有...

tensorflow deep-learning pytorch neural-network loss-function

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Perceptual_loss函数_扩散模型

我尝试计算扩散模型中生成的图像和真实图像之间的感知损失函数（我将其用于图像到图像的转换，图像为灰度）。这是...

python pytorch loss-function

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除了使用Tanh()函数之外，还有什么规则可以将嵌入向量约束在(-1,1)范围内吗？

我发现我的想法的性能很差，嵌入维度很高。我认为这个问题与激活函数有关。你能帮我么？我尝试用 arctan() 替换 tanh() 但

deep-learning neural-network loss-function

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LogCosh 自定义损失函数返回 nan

我正在尝试将 LogCosh 函数实现为自定义损失函数。当我这样做时，我收到一个错误，因为拟合阶段的损失为 NaN。更奇怪的是，当我运行它一堆时，它开始给出

tensorflow keras tensorflow2.0 loss-function

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Python 中的平方误差相关性区域 (SERA) 实现作为自定义评估指标

我面临着不平衡的回归问题，我已经尝试了几种方法来解决这个问题。最终我遇到了这个名为 SERA（平方误差相关区域）的新指标作为自定义指标

python machine-learning metrics loss-function catboost

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PyTorch 中的 L1/L2 正则化

如何在 PyTorch 中添加 L1/L2 正则化而不需要手动计算？

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