大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了如何在 Pytorch 中定义“无关”类?,大佬教程大佬觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
我有一个时间序列分类任务,我应该为每个时间戳 t
输出 3 个类别的分类。@H_618_5@
所有数据都按帧标记。@H_618_5@
数据集中有 3 个以上的类 [它们也是不平衡的]。@H_618_5@
我的网络应该按顺序查看所有样本,因为它会将其用于历史信息。
因此,我不能只在预处理时消除所有不相关的类样本。@H_618_5@
如果对标记与这 3 个类别不同的帧进行预测,我不关心结果。@H_618_5@
如何在 Pytorch 中正确执行此操作?@H_618_5@
继 this discussion 之后,Google 无法搜索,有两个选项,都是 CrossEntropyLoss 的选项:@H_618_5@
如果只有一个类要忽略,则在实例化损失时使用 ignore_index=class_index
。@H_618_5@
如果有更多的类,使用weight=weights
,带有weights.shape==n_classes
和torch.sum(weights[ignored_classes]) == 0
@H_618_5@
以上是大佬教程为你收集整理的如何在 Pytorch 中定义“无关”类?全部内容,希望文章能够帮你解决如何在 Pytorch 中定义“无关”类?所遇到的程序开发问题。
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