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在Pytorch中使用样本权重(sample_weight)的正确方法
脚本专栏 2024/11/17 佚名
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step：

1.将标签转换为one-hot形式。

2.将每一个one-hot标签中的1改为预设样本权重的值

即可在Pytorch中使用样本权重。

eg：

对于单个样本：loss = - Q * log(P),如下：

P = [0.1,0.2,0.4,0.3]
Q = [0,0,1,0]
loss = -Q * np.log(P)

增加样本权重则为loss = - Q * log(P) *sample_weight

P = [0.1,0.2,0.4,0.3]
Q = [0,0,sample_weight,0]
loss_samle_weight = -Q * np.log(P)

在pytorch中示例程序

train_data = np.load(open('train_data.npy','rb'))
train_labels = []
for i in range(8):
  train_labels += [i] *100
train_labels = np.array(train_labels)
train_labels = to_categorical(train_labels).astype("float32")
sample_1 = [random.random() for i in range(len(train_data))]
for i in range(len(train_data)):
  floor = i / 100
  train_labels[i][floor] = sample_1[i]
train_data = torch.from_numpy(train_data) 
train_labels = torch.from_numpy(train_labels) 
dataset = dataf.TensorDataset(train_data,train_labels) 
trainloader = dataf.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

对应one-target的多分类交叉熵损失函数如下：

def my_loss(outputs, targets):
  
  output2 = outputs - torch.max(outputs, 1, True)[0]
 
 
  P = torch.exp(output2) / torch.sum(torch.exp(output2), 1,True) + 1e-10
 
 
  loss = -torch.mean(targets * torch.log(P))
 
 
  return loss

以上这篇在Pytorch中使用样本权重(sample_weight)的正确方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
Pytorch,样本权重,sample_weight
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暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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