自定义损失函数: logits和目标必须具有相同的形状((?，1) vs (45000，)) - 腾讯云开发者社区

CNN中的最终密集层包含模型中每个目标类的单个节点（模型可以预测的所有可能的类），其中 softmax激活函数为每个节点生成0-1之间的值这些softmax值等于1）。...我们的输出张力conv2d()具有与输入相同的宽度和高度尺寸的形状，但现在有32个通道保持每个滤镜的输出。...我们的max_pooling2d()（pool1）产生的输出张量具有以下形状：2x2过滤器将宽度和高度降低了50％。...conv2 具有与（由于）相同的宽度和高度的形状，并且应用64个滤波器的64个通道。...[batch_size, 10] 计算损失对于训练和评估，我们需要定义一个损失函数来衡量模型的预测与目标类的匹配程度。对于像MNIST这样的多类分类问题，通常将交叉熵用作损失度量。

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tf.nn

二、重要的API1、tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits计算对数和标签之间的稀疏softmax交叉熵。...logits必须具有float16、float32或float64的dtype，标签必须具有int32或int64的dtype。注意，为了避免混淆，只需要将命名参数传递给这个函数。...labels:形状张量[d_0, d_1，…]， d_{r-1}](其中r为标签和结果的秩)和dtype int32或int64。标签中的每个条目必须是[0,num_classes]中的索引。...logits:每个标签激活(通常是线性输出)的形状[d_0, d_1，…， d_{r-1}， num_classes]和dtype float16、float32或float64。...这些活化能被解释为非标准化的对数概率。name:操作的名称(可选)。返回值：一个与标签形状相同，与logits类型相同的张量，具有softmax交叉熵。

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深度学习中常见的损失函数（摘自我的书）

0-1损失函数在分类问题中，可以使用函数的正负号来进行模式判断，函数值本身大小并不重要，该函数衡量的是预测值与真实值的符号是否相同，具体形式如下所示： ? 其等价于下述函数： ?...相同，就是正确的label值。...softmax_cross_entropy_with_logits的输入必须是类似onehot encoding的多维特征，但像CIFAR-10、ImageNet和大部分分类场景都只有一个分类目标，label...不同的loss函数，具有不同的拟合特性，就需要具体问题具体分析。自定义损失函数 Tensorflow不仅支持经典的损失函数，还可以优化任意的自定义损失函数。...自定义的损失函数原则上满足上文中讲的两个条件即可。TensorFlow提供了很多计算函数，基本可以满足自定义损失函数可能会用到的计算操作。

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Transformers 4.37 中文文档（九十二）

例如，对于 BERT 系列模型，这将返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类标记。线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。...例如，对于 BERT 系列模型，这返回经过线性层和双曲正切激活函数处理后的分类标记。线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回)） — 总损失，作为类别预测的负对数似然（交叉熵）和边界框损失的线性组合。...objectness_logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, num_patches, 1)) — 所有图像补丁的目标性 logits。...必须向模型提供输入（可以是文本、图像、音频等），模型将使用这些输入与潜在变量进行交叉注意力。Perceiver 编码器的输出是相同形状的张量。

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tf.losses

一、概述1、类class Reduction: 减少损失的类型。2、函数absolute_difference(...): 将绝对差异损失添加到训练过程中。...二、重要的函数1、tf.losses.huber_loss在训练程序中添加一个Huber损失项。...如果权值是一个大小张量[batch_size]，则通过权值向量中对应的元素重新计算批次中每个样本的总损失。如果权重的形状与预测的形状相匹配，那么预测的每个可度量元素的损失将按相应的权重值进行缩放。...weights:可选张量，其秩要么为0，要么与标签的秩相同，并且必须对标签(即，所有尺寸必须为1，或与对应的损耗尺寸相同)。delta:浮点数，huber损失函数从二次函数变为线性函数的点。...如果还原为零，则其形状与标签相同;否则，它就是标量。

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Transformers 4.37 中文文档（六十九）

我们的关键见解：掩码分类足够通用，可以使用完全相同的模型、损失和训练程序以统一的方式解决语义和实例级分割任务。...返回的 logits 不一定与作为输入传递的pixel_values具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...返回的 logits 不一定与作为输入传递的pixel_values具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...返回的 logits 不一定与作为输入传递的pixel_values具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...返回的 logits 不一定与作为输入传递的`pixel_values`具有相同的大小。

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Transformers 4.37 中文文档（六十四）

要使用自定义内核，用户应设置config.use_expectation = False。为了确保内核成功编译，用户必须安装正确版本的 PyTorch 和 cudatoolkit。...YOSO 模型在顶部具有用于提取问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头（在隐藏状态输出顶部的线性层上计算span start logits和span end logits）。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 总跨度抽取损失是起始和结束位置的交叉熵之和。...由于 BEiT 模型期望每个图像具有相同的大小（分辨率），可以使用 BeitImageProcessor 来调整（或重新缩放）和规范化图像以供模型使用。...返回的 logits 不一定与作为输入传递的pixel_values具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。

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Transformers 4.37 中文文档（七十一）

最重要的预处理步骤是将图像和分割图随机裁剪和填充到相同大小，例如 512x512 或 640x640，然后进行归一化。...因此，reduce_labels用于减少所有标签 1，并确保不为背景类计算损失（即，它将注释地图中的 0 替换为 255，这是 SegformerForSemanticSegmentation 使用的损失函数的...关于在自定义数据集上微调 SegFormer 的博客可以在这里找到。在 SegFormer 上有更多演示笔记本（包括对自定义数据集的推理和微调），可以在这里找到。...返回的 logits 不一定与传入的pixel_values具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...返回的对数不一定与作为输入传递的 pixel_values 具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将对数调整为原始图像大小时丢失一些质量。

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05-PyTorch自定义数据集Datasets、Loader和tranform

7.4 创建训练和测试循环函数 7.6 创建一个 train() 函数来组合train_step() 和 test_step() 7.7 训练和评估模型0 7.8 绘制模型0的损失曲线 8....模型 1：具有数据增强功能的 TinyVGG 9.1 使用数据增强创建转换 9.2 创建训练和测试 Dataset 和 DataLoader 9.3 构建和训练模型1 9.4 绘制模型1的损失曲线 10...第一个子图绘制损失曲线，使用 plt.plot 函数绘制训练损失值和测试损失值随 epoch 变化的曲线。设置标题为 "损失"，x 轴标签为 "Epochs"，并添加图例。...中：当您的测试/验证损失高于训练损失时，这被认为是过度拟合。右图：理想的情况是训练和测试损失曲线随着时间的推移保持一致。这意味着您的模型具有良好的泛化能力。...=0) # 打印不同的形状 print(f"自定义图像变换后的形状: {custom_image_transformed.shape}") print(f"添加维度后的自定义图像形状

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Transformers 4.37 中文文档（八十）

注意target_length必须小于或等于输出 logits 的序列长度。索引选择在[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]。...(1,)) — 总损失，作为对比损失(L_m)和多样性损失(L_d)的总和，如官方论文中所述。...请注意，target_length必须小于或等于输出 logits 的序列长度。索引在[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]中选择。...config.proj_codevector_dim，代表对比损失的正目标向量。...请注意，target_length必须小于或等于输出 logits 的序列长度。索引在[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]中选择。

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03-使用PyTorch处理最简单的神经网络分类任务（笔记+代码）

制作分类数据 1.1 输入和输出形状 1.2 将数据转换为张量并创建训练和测试分割 2. 建立模型 2.2定义损失函数和优化器 3....隐藏单元的唯一规则是下一层（在我们的例子中） self.layer_2 必须采用与上一层 out_features 相同的 in_features 。...看起来预测的数量与测试标签的数量相同，但预测结果（非0或1）看起来与测试标签（0或者1）的形式或形状不同。之后我们会解决这个问题。 2.2定义损失函数和优化器我们需要一个损失函数来度量预测的效果。...交叉熵损失：所有标签分布与预期间的损失值。然而，相同的优化器函数通常可以在不同的问题空间中使用。...PyTorch 有两种二元交叉熵实现： `torch.nn.BCELoss()`[23] - 创建一个损失函数，用于测量目标（标签）和输入（特征）之间的二元交叉熵。

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Transformers 4.37 中文文档（六十五）

bbox_loss_coefficient (float, optional, defaults to 5) — 目标检测损失中 L1 边界框损失的相对权重。...CONDITIONAL_DETR 模型（由骨干和编码器-解码器 Transformer 组成），在顶部具有用于诸如 COCO 检测等任务的目标检测头。此模型继承自 PreTrainedModel。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回） — 总损失，作为类别预测的负对数似然（交叉熵）和边界框损失的线性组合。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional，当提供labels时返回) — 总损失，作为类别预测的负对数似然（交叉熵）和边界框损失的线性组合。...参数 pixel_values（np.ndarray，tf.Tensor，List[tf.Tensor]，Dict[str, tf.Tensor]或Dict[str, np.ndarray]，每个示例必须具有形状

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一文综述神经网络中常用的损失函数 | DL入门

训练网络时，如果标签是下雨，则输入网络的目标值应为1，否则为0。重要的一点是，如果你使用BCE损失函数，则节点的输出应介于(0-1)之间。这意味着你必须在最终输出中使用sigmoid激活函数。...多分类交叉熵当你执行多类分类任务时，可以选择该损失函数。如果使用CCE(多分类交叉熵)损失函数，则输出节点的数量必须与这些类相同。...如果猫节点具有高概率得分，则将图像分类为猫，否则分类为狗。基本上，如果某个类别节点具有最高的概率得分，图像都将被分类为该类别。 ? 为了在训练时提供目标值，你必须对它们进行一次one-hot编码。...如果你不想在最后一层上显示使用softmax激活函数，你可以在损失函数的参数上设置from logits为true，它会在内部调用softmax函数应用到输出值。与上述情况相同。...稀疏多分类交叉熵该损失函数几乎与多分类交叉熵相同，只是有一点小更改。使用SCCE(稀疏多分类交叉熵)损失函数时，不需要one-hot形式的目标向量。例如如果目标图像是猫，则只需传递0，否则传递1。

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Tensortflow学习笔记

(tf.random_normal(2,3,stddev=2, mean=0, seed=1)) 表示生成正态分布随机数，形状两行三列，标准差是 2，均值是 0，随机种子是 1。...tf.matmul = np.dot a= tf.matmul(X, W1) y= tf.matmul(a, W2) 基本思想是with所求值的对象必须有一个enter()方法，一个exit()方法。...√在 Tensorflow 中，一般让模型的输出经过 sofemax 函数，以获得输出分类的概率分布，再与标准答案对比，求出交叉熵，得到损失函数，用如下函数实现: ce = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits...(logits=y, labels=tf.argmax(y_, 1)) cem = tf.reduce_mean(ce) √matplotlib 模块:Python 中的可视化工具模块，实现函数可视化...(logits=y, labels=tf.argmax(y, 1)) y 与 y_的差距(cem) = tf.reduce_mean(ce) 自定义:y 与 y_的差距其次，总损失值为预测结果与标准答案的损失值加上正则化项

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Transformers 4.37 中文文档（七十）

loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回） — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。...返回的 logits 不一定与作为输入传递的 pixel_values 具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。...我们通过大量实验证实了 PVT 的有效性，显示它提升了许多下游任务的性能，包括目标检测、实例和语义分割。...loss（形状为(1,)的tf.Tensor，可选，当提供labels时返回） — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。

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Transformers 4.37 中文文档（二十九）

DeBERTa 模型在顶部具有用于提取式问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头（在隐藏状态输出的线性层上计算跨度起始 logits和跨度结束 logits）。...参数 input_ids（np.ndarray，tf.Tensor，List[tf.Tensor]，``Dict[str, tf.Tensor]或Dict[str, np.ndarray]，每个示例必须具有形状...参数 input_ids（np.ndarray、tf.Tensor、List[tf.Tensor]、Dict[str, tf.Tensor] 或 Dict[str, np.ndarray]，每个示例必须具有形状...实际目标是以下组合：找到与教师模型相同的概率正确预测掩码标记（但没有下一个句子的目标）学生和教师模型的隐藏状态之间的余弦相似度资源 Hugging Face 官方和社区（表示...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 总跨度提取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。

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Transformers 4.37 中文文档（四十九）

，形状为(batch_size, sequence_length, num_experts))：用于计算损失前向传递的目标是具有与等效的NllbMoeDenseActDense（mlp）层相同数量的操作...解码器模型的路由器 logits，用于计算混合专家模型的辅助损失。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,), 可选的, 当提供labels时返回) — 语言建模损失。...索引设置为-100的标记将被忽略（掩盖），损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]内的标记。...目前支持两种缩放策略：线性和动态。它们的缩放因子必须是大于 1 的浮点数。预期格式为{"type": 策略名称, "factor": 缩放因子}。

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Transformers 4.37 中文文档（九十四）

如您所见，模型只需要 2 个输入才能计算损失：input_values（语音输入）和labels（编码目标序列的input_ids）。...queries (str 或 List[str]) — 与要编码的表格相关的问题或问题批次。请注意，在批处理的情况下，所有问题必须引用相同的表格。...例如，对于 BERT 系列模型，这将返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类标记。线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。...Tapas 模型具有用于表格问答任务的单元选择头和可选的聚合头（用于计算 logits 和可选的 logits_aggregation 的隐藏状态输出上的线性层），例如用于 SQA、WTQ 或 WikiSQL...aggregation_labels (tf.Tensor，形状为(batch_size, )，optional) — 用于计算聚合损失的每个示例的聚合函数索引。

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Keras和PyTorch的视觉识别与迁移学习对比

也就是说，我们：加载预训练好的网络，减掉头部并固定权重，添加自定义稠密层（我们选择128个神经元的隐藏层），设置优化器和损失函数。...然后，我们使用基本模型的输入和输出以功能性的方式创建模型。然后我们使用 model.compile（…）将损失函数，优化器和其他指标放入其中。在PyTorch中，模型是一个Python对象。...Keras和PyTorch以不同的方式处理log-loss。在Keras中，网络预测概率（具有内置的softmax函数），其内置成本函数假设它们使用概率工作。...但在训练这一步，差的就很多了。在这里，我们：训练模型，测量损失函数(log-loss)和训练和验证集的准确性。...也许方法仍然有效，但会导致糟糕的预测（因为它能有效地看到相同的形状，但不能有效看到不同的颜色和对比度）。

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一文综述神经网络中常用的损失函数 | DL入门

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TF图层指南：构建卷积神经网络

tf.nn

深度学习中常见的损失函数（摘自我的书）

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03-使用PyTorch处理最简单的神经网络分类任务（笔记+代码）

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