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pytorch 實現(xiàn)二分類交叉熵逆樣本頻率權(quán)重

更新時間：2021年05月24日 10:16:34 作者：*小呆

這篇文章主要介紹了pytorch 實現(xiàn)二分類交叉熵逆樣本頻率權(quán)重的操作，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

通常，由于類別不均衡，需要使用weighted cross entropy loss平衡。

def inverse_freq(label):
 """
 輸入label [N,1,H,W],1是channel數(shù)目
 """
    den = label.sum() # 0
    _,_,h,w= label.shape
    num = h*w
    alpha = den/num # 0
    return torch.tensor([alpha, 1-alpha]).cuda()
# train
...
loss1 = F.cross_entropy(out1, label.squeeze(1).long(), weight=inverse_freq(label))

補充：Pytorch踩坑記之交叉熵（nn.CrossEntropy，nn.NLLLoss，nn.BCELoss的區(qū)別和使用）

在Pytorch中的交叉熵函數(shù)的血淚史要從nn.CrossEntropyLoss()這個損失函數(shù)開始講起。

從表面意義上看，這個函數(shù)好像是普通的交叉熵函數(shù)，但是如果你看過一些Pytorch的資料，會告訴你這個函數(shù)其實是softmax()和交叉熵的結(jié)合體。

然而如果去官方看這個函數(shù)的定義你會發(fā)現(xiàn)是這樣子的：

哇，竟然是nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()的結(jié)合體，這倆都是什么玩意兒啊。再看看你會發(fā)現(xiàn)甚至還有一個損失叫nn.Softmax()以及一個叫nn.nn.BCELoss()。

我們來探究下這幾個損失到底有何種關(guān)系。

nn.Softmax和nn.LogSoftmax

首先nn.Softmax()官網(wǎng)的定義是這樣的：

嗯...就是我們認(rèn)識的那個softmax。那nn.LogSoftmax()的定義也很直觀了：

果不其然就是Softmax取了個log?？梢詫憘€代碼測試一下：

import torch
import torch.nn as nn
 
a = torch.Tensor([1,2,3])
#定義Softmax
softmax = nn.Softmax()
sm_a = softmax=nn.Softmax()
print(sm)
#輸出：tensor([0.0900, 0.2447, 0.6652])
 
#定義LogSoftmax
logsoftmax = nn.LogSoftmax()
lsm_a = logsoftmax(a)
print(lsm_a)
#輸出tensor([-2.4076, -1.4076, -0.4076])，其中l(wèi)n(0.0900)=-2.4076

nn.NLLLoss

上面說過nn.CrossEntropy()是nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss的結(jié)合，nn.NLLLoss官網(wǎng)給的定義是這樣的：

The negative log likelihood loss. It is useful to train a classification problem with C classes

負(fù)對數(shù)似然損失，看起來好像有點晦澀難懂，寫個代碼測試一下：

import torch
import torch.nn
 
a = torch.Tensor([[1,2,3]])
nll = nn.NLLLoss()
target1 = torch.Tensor([0]).long()
target2 = torch.Tensor([1]).long()
target3 = torch.Tensor([2]).long()
 
#測試
n1 = nll(a,target1)
#輸出：tensor(-1.)
n2 = nll(a,target2)
#輸出：tensor(-2.)
n3 = nll(a,target3)
#輸出：tensor(-3.)

看起來nn.NLLLoss做的事情是取出a中對應(yīng)target位置的值并取負(fù)號，比如target1=0，就取a中index=0位置上的值再取負(fù)號為-1，那這樣做有什么意義呢，要結(jié)合nn.CrossEntropy往下看。

nn.CrossEntropy

看下官網(wǎng)給的nn.CrossEntropy()的表達(dá)式：

看起來應(yīng)該是softmax之后取了個對數(shù)，寫個簡單代碼測試一下：

import torch
import torch.nn as nn
 
a = torch.Tensor([[1,2,3]])
target = torch.Tensor([2]).long()
logsoftmax = nn.LogSoftmax()
ce = nn.CrossEntropyLoss()
nll = nn.NLLLoss()
 
#測試CrossEntropyLoss
cel = ce(a,target)
print(cel)
#輸出：tensor(0.4076)
 
#測試LogSoftmax+NLLLoss
lsm_a = logsoftmax(a)
nll_lsm_a = nll(lsm_a,target)
#輸出tensor(0.4076)

看來直接用nn.CrossEntropy和nn.LogSoftmax+nn.NLLLoss是一樣的結(jié)果。為什么這樣呢，回想下交叉熵的表達(dá)式：

$l(x,y)=-\sum y*logx=\left\{\begin{matrix} -logx , y=1& \\ 0,y=0& \end{matrix}\right.$