一文搞懂F.cross_entropy中的weight参数

最新推荐文章于 2024-04-12 17:31:58 发布

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#深度学习 #python

本文介绍了在样本不平衡的情况下，如何利用Pytorch中的F.cross_entropy损失函数的weight参数来调整不同类别的权重，以解决类别不平衡问题。通过实例展示了加权后损失值增大的现象，并解析了weight参数如何影响损失计算，从而验证了加权的正确性。

交叉熵是在分类任务中常用的损失函数，对于样本均衡的分类任务我们可以直接使用。但当我们面对样本类别失衡的情况时，导致训练过程中的损失被数据量最多的类别的主导，从而导致模型不能被有效的训练。我们需要通过为不同的样本损失赋予不同的权重以平衡不同类别间数据量的差异。这时了解一下F.cross_entrpy中的weight参数的底层是如何实现的，是非常有必要的！
关于Pytorch中F.cross_entropy详细的实现过程请看https://blog.youkuaiyun.com/code_plus/article/details/115420223这篇博客。
下面分析weight是如何作用的。
1、数据准备

input = torch.tensor([[[[0.5546, 0.1304, 0.9288],
                        [0.6879, 0.3553, 0.9984],
                        [0.1474, 0.6745,0.8948]],
		               [[0.8524, 0.2278,