我就废话不多说了，直接上代码吧！
import torch
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
from torch.autograd import Variable
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pytorch实现focal loss的两种方式(现在讨论的是基于分割任务)
在计算损失函数的过程中考虑到类别不平衡的问题，假设加上背景类别共有6个类别
'''
def compute_class_weights(histogram):
classWeights = np.ones(6, dtype=np.float32)
normHist =
2022-05-06 18:55:55
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主要介绍了浅谈keras中loss与val_loss的关系，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2022-05-05 14:49:15
42KB
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主要介绍了keras绘制acc和loss曲线图实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2022-05-05 03:45:11
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Geometric loss functions for camera pose regression论文的报告ppt，纯个人制作，原创。
2022-04-28 19:50:45
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用keras搭好模型架构之后的下一步，就是执行编译操作。在编译时，经常需要指定三个参数
loss
optimizer
metrics
这三个参数有两类选择：
使用字符串
使用标识符，如keras.losses，keras.optimizers，metrics包下面的函数
例如：
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer=sgd,
metrics=['accuracy'])
因为有时可以使用字符串
2022-04-18 12:38:11
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使用Pytorch框架进行深度学习任务，特别是分类任务时，经常会用到如下：
import torch.nn as nn
criterion = nn.CrossEntropyLoss().cuda()
loss = criterion(output, target)
即使用torch.nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数。
那nn.CrossEntropyLoss()内部到底是啥？？
nn.CrossEntropyLoss()是torch.nn中包装好的一个类，对应torch.nn.functional中的cross_entropy。
此外，nn.CrossEntropyL
2022-04-03 21:28:23
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主要介绍了使用keras框架cnn+ctc_loss识别不定长字符图片操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2022-04-02 21:55:46
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