我一直在尝试使用PyTorch来训练我的多类分类工作。我的图像数据集中有3标签(即0 -> none，1 -> left，2 -> right)。我使用nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数，使用Adam作为优化器。然而，训练结果看起来像这样，准确率根本没有变化。Iteration: 10 | Loss: 0.8462777137756348 | Training accuracy: 70% | Test accura
浏览 87提问于2019-03-28得票数 0
我正在训练一个多标签分类模型来检测衣服的属性。我在Keras中使用迁移学习，重新训练vgg-19模型的最后几层。我使用的是深度时尚数据集。那么，我可以使用哪些指标和损失函数来正确地
浏览 1提问于2019-12-15得票数 12
我正在使用functional训练基于VGG16架构的CNN。数据集有2个类(汽车和飞机)，每个类有500个用于训练的图像和100个用于验证的图像。我没有得到好的结果。=classes[0] if pos==0: elif pos==1:准确性
损失
浏览 0提问于2021-09-12得票数 0
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该研究通过测量预测置信度和准确性(DCA)之间的差异，并将其作为辅助项添加到交叉熵损失中，将校准纳入深度学习模型的训练过程。据说DCA项适用于当交叉熵损失减少时应用惩罚，但准确性处于平台期。Pytorch中的代码如下： import torch
def cross_entropy_with_dca_loss(logitstorch.abs(mean_conf-
浏览 64提问于2021-08-12得票数 0
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我正在尝试使用标记数据来训练深度神经网络(DNN)。标签的编码方式使其仅包含值0和1。编码标签的形状是5 x 5 x 232。标签中的值的About 95%是0，rests是1。目前，我正在使用binary_crossentroy损失函数来训练网络。
在这种情况下，训练DNN的最佳技术是什么？在这种情况下，选择binary_crossentroy作为损失函数是否合适？
浏览 0提问于2020-07-18得票数 0
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我是微调GPT-2模型的语言生成任务使用拥抱面对变形金刚库-毕火炬，我需要计算一个评估分数(困惑)的微调模型。但我不知道如何利用损失来做到这一点。我想知道如何计算模型的困惑与sum_loss或平均损失或任何其他建议也是欢迎的。任何帮助都是徒劳无功。loss.backward()给出的是我如何计算每一批数据的损失, -75.0798, -75.7507, -54.0160]]],
device='cud
浏览 0提问于2020-05-24得票数 3
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需要帮助选择损失函数
、、、、
我已经使用resnet50解决了一个多类分类问题。该模型输出每个类的概率。我应该为我的模型选择哪个损失函数？ 选择二进制交叉熵后： ? 选择分类交叉熵后： ? 上面的结果是对于相同的模型，只是损失不同，functions.This模型应该将图像分为26类，因此分类交叉熵应该起作用。另外，在第一种情况下，准确率约为96%，但损失很高。为什么？
浏览 33提问于2019-05-05得票数 0
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我想用一个逻辑损失函数作为我的深度学习模型来解决一个二元分类问题。我正在用角码来建立模型。然而，keras没有任何预先定义的逻辑。在阅读关于损失函数的文章时，我遇到了关于交叉熵损失和逻辑损失的混淆陈述。在这个维基百科中，有一个关于物流损失和交叉熵损失的单独章节。然而，在这个维基百科中，它提到：
物流损失有时称为交叉熵<
浏览 0提问于2018-03-01得票数 3
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示例:输入句子：‘我讨厌cookie’输出示例: 0,0,1,0,1现在我不确定我应该使用哪种丢失函数。现在，我只知道两个预定义的损失函数稍微好一点，这两个函数似乎都不适合我的例子：另一个问题:您会在Keras中使用哪种激活功能？
浏览 0提问于2019-02-23得票数 1
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我建立了一个深度学习模型，它接受尺寸为250*250*3的图像，并输出62500(250*250)二进制向量，其中包含以0为单位的像素，以表示背景的像素和以像素表示ROI的1s。我的模型是基于DenseNet121的，但是当我在最后一层使用softmax作为激活函数和分类交叉熵损失函数时，损失是nan。什么是我可以在我的模型中使用的最好的丢失和激活函数？二元交叉熵与范畴交叉
浏览 7提问于2017-10-27得票数 5
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我正在处理图像数据集，其中我有一个热编码标签。标签向量的形状为(3500,8)。当我在输出层尝试分类交叉熵和softmax函数时，我的准确率很低。但是当我使用二进制交叉熵和sigmoid时，我的准确率提高了。但在中，我看到了sigmoid和二进制交叉<
浏览 0提问于2019-12-13得票数 0
我在PyTorch中做一个分类任务(二进制)，所以对于标签0和1。不，我想引入标签平滑作为另一种正则化技术。因为我使用冰损失，所以没有像交叉熵损失那样使用标号平滑的函数(对于人大于0,1)。现在，我正在考虑不是在损失中，而是在数据本身中实现它。在y_true进入亏损之前，将其替换为0->0.1和1->0.9是否正确？
浏览 1提问于2022-07-28得票数 0
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我正在阅读为什么交叉熵在深度神经网络中被广泛用作分类问题的损失函数。q(x) --> probabilty distribution of predicted values
为什么我们的目标是最小化交叉<em
浏览 4提问于2022-07-29得票数 -2
我使用的是本教程中预先训练好的模型。https://pytorch.org/tutorials/intermediate/torchvision_tutorial.html#defining-your-model 该模型是pytorch的更快的有人知道分类损失、损失和客观性损失函数是什么吗(即交叉熵或？)。提前谢谢你，Sriram A。
浏览 56提问于2021-07-30得票数 0
我正在和Bert一起做一个多标签文本分类任务。
下面是生成可迭代数据集的代码。输出应预测34个可能标签的值。我把它们分成13个一批。我已经确认，每一批都有维度为13,512的input_id，维度为13,512的注意力张量，以及维度为13,34的标签。我曾尝试在初始化DataLoader时使用批处理大小为442时的情况，但在单次批处理迭代之后，它抛出了另一个Pytorch Value Error Expected: input batch size
浏览 3提问于2020-10-03得票数 0
在火炬文档中，交叉熵损失是这样说的：这是否意味着对于二进制(0,1)预测，输入必须转换为(N,2)张量，其中第二维等于(1-p)？
浏览 0提问于2018-08-18得票数 3
我使用Bi分类器进行多标签文本分类，这意味着11个类的数据集中有超过一个标签的实例。当我使用乙状结肠激活函数和"binary_crossentropy“损失函数时，比使用"categorical_crossentropy”损失函数的"softmax“激活函数具有更高的精度。为什么？
浏览 0提问于2022-02-14得票数 0
我是机器学习的新手，我想我会从科拉斯开始。在这里，我将电影评论分类为三类(正为1，中性为0，负为-1)，使用二进制交叉熵。
浏览 3提问于2020-08-12得票数 2
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我不想使用常规分类，因为这些类的细微差别重叠可能无法使用该设置来表示。我在PyTorch中看到过类似的设置，其中使用了二进制交叉熵损失函数，但除此之外，我不确定需要做些什么才能将我的问题从分类转变为Flux中的多标签分类。从Flux.jl docs上看，我可能想要使用自定义拆分标签？
浏览 19提问于2021-09-13得票数 2
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