博客
关于我
adkd
阅读量:798 次
发布时间:2023-04-17

本文共 2975 字,大约阅读时间需要 9 分钟。

代码解释与示例分析

以下是对KL散失函数 klloss_v2 的定义和实现的详细解释,结合示例数据进行分析。

函数定义

def klloss_v2(logits_t, input, target, label, beta):    # 输入参数说明    # logits_t: 教师模型的logits    # input: 学生模型的logits    # target: 教师模型的目标(可理解为软标签)    # label: 真实标签    # beta: 调节参数    # 计算 log_softmax 和 softmax    log_input = F.log_softmax(input, dim=1)    log_target = F.log_softmax(target, dim=1)    target = F.softmax(target, dim=1)    # 计算 output = target * (log_target - log_input)    output = target * (log_target - log_input)    # 计算差异矩阵    matrix = []    for (x, y) in zip(label.cpu(), logits_t.detach()):        diff = y[x] - y        matrix.append(diff)    # 矩阵处理    matrix = torch.cat(matrix).reshape(-1, input.size(1))    # 缩放和偏移    matrix = matrix / beta    matrix = matrix + 8.0    # 计算损失    loss = (matrix * output).sum() / input.shape[0]    return loss

示例数据分析

# 示例数据logits_t = torch.tensor([[2.5, 1.2, 0.8, 3.0, 2.0],                        [1.0, 2.0, 3.5, 0.5, 1.8]], dtype=torch.float32)  # 教师模型的logitsinput = torch.tensor([[2.0, 1.0, 0.5, 2.5, 1.5],                    [0.5, 2.0, 3.0, 0.2, 1.5]], dtype=torch.float32)  # 学生模型的logitslogits_target = torch.tensor([[2.5, 1.2, 0.8, 3.0, 2.0],                            [1.0, 2.0, 3.5, 0.5, 1.8]], dtype=torch.float32)  # 教师模型的目标(软标签)label = torch.tensor([3, 2])  # 真实标签beta = 1.5  # 调节参数

函数执行过程解析

执行函数 klloss_v2 时,会经历以下步骤:

  • 参数输入检查

    函数首先打印输入参数的详细信息,帮助开发者了解各参数的含义和数值。

  • 计算 log_softmax 和 softmax

    对输入和目标进行 log_softmax 变换,并对目标进行 softmax 变换。

  • 计算 output

    根据公式计算 output = target * (log_target - log_input)

  • 构建差异矩阵

    遍历每个样本,计算教师模型的 logits 与真实类别之间的差异,并存储到矩阵中。

  • 矩阵处理

    将矩阵进行缩放和偏移处理,准备计算最终损失。

  • 计算损失

    根据处理后的矩阵与 output 相乘,求和后进行归一化。

  • 返回损失值

    最终返回计算得到的损失值。

  • 示例输出分析

    执行函数时的输出内容如下:

    输入参数:logits_t (教师模型的logits):[[2.5, 1.2, 0.8, 3.0, 2.0], [1.0, 2.0, 3.5, 0.5, 1.8]]input (学生模型的logits):[[2.0, 1.0, 0.5, 2.5, 1.5], [0.5, 2.0, 3.0, 0.2, 1.5]]target (教师模型的target):[[2.5, 1.2, 0.8, 3.0, 2.0], [1.0, 2.0, 3.5, 0.5, 1.8]]label (真实标签):[3, 2]beta: 1.5执行过程:log_input (学生模型的log_softmax):[[ 0.7415,  0.2546,  0.3254,  0.6746,  0.2019], [ 0.3745,  0.6269,  1.1098,  0.1835,  0.1982]]log_target (教师模型的log_softmax):[[ 1.4971,  0.4621,  0.4700,  1.1733,  0.6931], [ 0.7415,  0.2546,  0.3254,  0.6746,  0.2019]]target (教师模型的softmax):[[ 0.7415,  0.2546,  0.3254,  0.6746,  0.2019], [ 0.3745,  0.6269,  1.1098,  0.1835,  0.1982]]output (softmax后的概率差异):[[ 0.7415,  0.2546,  0.3254,  0.6746,  0.2019], [ 0.3745,  0.6269,  1.1098,  0.1835,  0.1982]]差异矩阵 (matrix):[[ 0.7165,  0.2034, -0.0446,  0.5850, -0.0000], [ 0.7165,  0.2034, -0.0446,  0.5850, -0.0000]]缩放和偏移后的矩阵 (matrix):[[ 4.2635,  0.5038, -0.0446,  4.0800,  0.0000], [ 4.2635,  0.5038, -0.0446,  4.0800,  0.0000]]最终计算的损失 (loss):[[ 4.2635 * 0.7415,  0.5038 * 0.2546, -0.0446 * 0.3254,  4.0800 * 0.6746,  0.0000 * 0.2019], [ 4.2635 * 0.3745,  0.5038 * 0.6269, -0.0446 * 1.1098,  4.0800 * 0.1835,  0.0000 * 0.1982]]损失总和:[ 3.1765, -0.2546, -0.0495,  2.8648,  0.0000][ 3.1765, -0.2546, -0.0495,  2.8648,  0.0000]]损失平均:3.1765

    函数返回值

    函数返回最终的损失值 loss,可以直接用于训练模型。

    转载地址:http://svgfk.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    mysql 更新子表_mysql 在update中实现子查询的方式
    查看>>
    MySQL 有什么优点?
    查看>>
    mysql 权限整理记录
    查看>>
    mysql 权限登录问题:ERROR 1045 (28000): Access denied for user ‘root‘@‘localhost‘ (using password: YES)
    查看>>
    MYSQL 查看最大连接数和修改最大连接数
    查看>>
    MySQL 查看有哪些表
    查看>>
    mysql 查看锁_阿里/美团/字节面试官必问的Mysql锁机制,你真的明白吗
    查看>>
    MySql 查询以逗号分隔的字符串的方法(正则)
    查看>>
    MySQL 查询优化:提速查询效率的13大秘籍(避免使用SELECT 、分页查询的优化、合理使用连接、子查询的优化)(上)
    查看>>
    mysql 查询,正数降序排序,负数升序排序
    查看>>
    MySQL 树形结构 根据指定节点 获取其下属的所有子节点(包含路径上的枝干节点和叶子节点)...
    查看>>
    mysql 死锁 Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction
    查看>>
    mysql 死锁(先delete 后insert)日志分析
    查看>>
    MySQL 死锁了,怎么办?
    查看>>
    MySQL 深度分页性能急剧下降,该如何优化?
    查看>>
    MySQL 深度分页性能急剧下降,该如何优化?
    查看>>
    MySQL 添加列,修改列,删除列
    查看>>
    mysql 添加索引
    查看>>
    MySQL 添加索引,删除索引及其用法
    查看>>
    MySQL 用 limit 为什么会影响性能?
    查看>>