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loss_sum = 0.0
for t, o, tw in zip(self._targets_uns, self._logits_uns, self._targets_weight_uns):
# t -- targets tensor [batchsize x 1], tw -- weights tensor [batchsize x 1]
# e.g. [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0] -- [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 2.0, 2.0, 0.5]
_loss = tf.losses.sigmoid_cross_entropy(t, o, weights=tw, label_smoothing=0,
scope="sigmoid_cross_entropy",
loss_collection=tf.GraphKeys.LOSSES)
loss_sum += _loss
模型训练完成后,我检查预测精度,发现它比没有权重时的精度略低。我继续尝试 [1.4, 0.8]、[1.6, 0.4]、[4.0, 0.1]、[3.0, 1.0]、...
等权重对。然而,与未加权训练相比,除了边际差异降低 2-3% 之外,我没有得到任何改进。好吧,也许我误解了文档 tf.losses.sigmoid_cross_entropy功能。
weights acts as a coefficient for the loss. If a scalar is provided, then the loss is simply scaled by the given value. If weights is a tensor of shape [batch_size], then the loss weights apply to each corresponding sample.
我只是反转这些对,并对 0 类使用较高的权重,对于 1 类使用较低的权重:[0.5, 2.0], [0.8, 1.3], [0.2, 1.0], ...
。除了比未加权版本稍差之外,这也没有提供任何改进。
有人可以向我解释一下加权损失的行为吗?我做得对吗?我应该怎样做才能增加少数群体的权重?
最佳答案
加权是一种通用数学技术,用于求解 Wx=y
形式的过度指定方程组,其中输入向量中的 x
, y
是输出向量,W
是您希望找到的变换矩阵。通常,这些问题可以使用 SVD 等技术来解决。 SVD 将通过最小化超指定系统的最小二乘误差
来找到W
的解决方案。 Tensorflow 基本上是通过其最小化过程来解决类似的问题。
在您的例子中,发生的情况是您有 1 个 A 类样本和 99 个 B 类样本。由于求解过程旨在最小化总体误差,因此 B 类对解决方案的贡献是类的 99 倍A 的 1。为了解决这个问题,您应该调整权重,以便 A 类和 B 类对解决方案的贡献均匀,即......将 B 类权重降低 0.01。
更一般地说,你可以做...
ratio = num_B / (num_A + num_B)
weights = [ratio, 1.0 - ratio]
关于python - Tensorflow 中的损失权重如何工作?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53283056/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!