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AI摘要
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, 一文搞懂F.binary_cross_entropy以及weight参数
相信有很多人在用pytorch做深度学习的时候，可能只是知道模型中用的是F.binary_cross_entropy或者F.cross_entropy，但是从来没有想过这两者的区别，即使知道这两者是分别在什么情况下使用的，也没有想过它们在pytorch中是如何具体实现的。在另一篇文章中介绍了F.cross_entropy()的具体实现，所以本文将介绍F.binary_cross_entropy的具体实现。 当你分别了解了它们在pytorch中的具体实现，也就自然知道它们的区别以及应用场景了。 1、pytor
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CEloss的weight怎么用，reduction三种模式啥意思
样本不均衡的时候算loss会用到权重，比如样本数class_1:class_2:class_3 = 10:3:5，我们就会想要loss = loss1*15+loss2*50+loss3*30。 那就无脑w = torch.Tensor([15,50,30])传进去就好了嘛，F.cross_entropy有这个参数的呀~~~放心这是样做没错的。 我多留了个心眼求证了一下看看有没有问题，找到了这个帖...
样本不均衡 & Weighted cross entropy and Focal loss
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从信用卡欺诈检测看样本不均衡：Weighted Cross Entropy的调参避坑手册
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机器学习 理论相关 (自用笔记)
参考链接：机器学习实战教程(13篇)
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自己实现 cross entropy loss
# 假设是分类问题 input_y = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_classes], name="input_y") # logits 是 [batch_size, num_classes] loss = - tf.reduce_mean(tf.cast(input_y, tf.float32) * tf.log(tf.nn.softmax(logits)))
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长期换衣行人重识别（Long-Term Clothes-Changing Person Reid）数据集汇总
长期换衣行人重识别任务中目前常用的数据集总览目前换衣数据集的主要问题数据集换衣/总体情况集统计DeepChange（2021）LaST（2021）COCAS(2020)VC-Clothes(2020)LTCC(2020)PRCC(2019)Celebrities-reID（2019） 总览 在长期换衣行人重识别的任务当中，数据集的获取（尤其是对于学术环境下）是一个难点，主要的困难有以下几点： 采集大规模的数据集比较困难。 采集不同的衣服的数据集比较困难。 采集不同衣服不同角度的数据集比较困难。 目前也有
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微波传感器 - 从原理到实战，解锁非接触感知新维度
本文深入解析微波传感器的工作原理，重点阐述了其基于多普勒效应的非接触感知机制，并对比了红外、超声波等技术的优劣。通过树莓派Pico与RCWL-0516模块的实战案例，展示了如何构建区域入侵检测器，并探讨了微波传感器在智能家居、工业自动化及汽车电子等领域的广阔应用前景。
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温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
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