pytorch 类别不均匀 / 张生荣

关于pytorch处理类别不平衡的问题

当训练样本不均匀时,我们可以采用过采样.欠采样.数据增强等手段来避免过拟合.今天遇到一个3d点云数据集合,样本分布极不均匀,正例与负例相差4-5个数量级.数据增强效果就不会太好了,另外过采样也不太合适 ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as ...

本文摘自 <深度学习原理与PyTorch实战> 我们将从预测某地的共享单车数量这个实际问题出发,带领读者走进神经网络的殿堂,运用PyTorch动手搭建一个共享单车预测器,在实战过程中掌握神 ...

本文实例讲述了python实现的批量分析xml标签中各个类别个数功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 文章目录需要个脚本分析下各个目标的数目顺带练习下多进程,自用,直接上代码: # -*- co ...

few-shot learning的采样 Few-shot learning 基于任务对模型进行训练,在N-way-K-shot中,一个任务中的meta-training中含有N类,每一类抽取K个样本 ...

线性回归实战使用PyTorch定义线性回归模型一般分以下几步: 1.设计网络架构 2.构建损失函数(loss)和优化器(optimizer) 3.训练(包括前馈(forward).反向传播(back ...

数据加载分为加载torchvision.datasets中的数据集以及加载自己使用的数据集两种情况. torchvision.datasets中的数据集 torchvision.datasets中自带 ...

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 ...

公式首先需要了解CrossEntropyLoss的计算过程,交叉熵的函数是这样的: 其中,其中yi表示真实的分类结果.这里只给出公式,关于CrossEntropyLoss的其他详细细节请参照其他博文 ...

听名字就知道这个函数是用来求tensor中某个dim的前k大或者前k小的值以及对应的index. 用法 torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sor ...

今天使用shuffleNetV2+,使用自己的数据集,遇到了loss是nan的情况,而且top1精确率出现断崖式上升,这显示是不正常的. 在网上查了下解决方案.我的问题是出在学习率上了. 我自己做的样 ...

pytorch在数据中采用Dataset的数据保存方式,需要继承data.Dataset类,如果需要自己处理数据的话,需要实现两个基本方法. :.getitem:返回一条数据或者一个样本,obj[in ...

pytorch之ImageFolder torchvision已经预先实现了常用的Dataset,包括前面使用过的CIFAR-10,以及ImageNet.COCO.MNIST.LSUN等数据集,可通过 ...

model.py: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import torch from torch import nn import numpy a ...

简介这是深度学习课程的第一个实验,主要目的就是熟悉 Pytorch 框架.MLP 是多层感知器,我这次实现的是四层感知器,代码和思路参考了网上的很多文章.个人认为,感知器的代码大同小异,尤其是用 P ...

如下所示: import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib. ...

本次用 pytroch 来实现一个简单的回归分析,也借此机会来熟悉 pytorch 的一些基本操作. 1. 建立数据集 import torch from torch.autograd import ...