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ich Menschen in der Regel verstehen unten verwenden Sie den Verlust und Fehler zu trainierendefinieren eigenen Verlust und klassifizieren Fehler in CNTK
ce = cross_entropy_with_softmax(z, label_var)
pe = classification_error(z, label_var)
trainer = Trainer(z, (ce, pe), ...)
Können wir eigene Verluste und Fehler Methoden überschreiben oder definieren? Was wir wirklich brauchen, ist Gewichte hinzuzufügen, wenn wir Verlust und Fehler berechnen. Zum Beispiel haben wir 4 Klassen, es ist wichtig (mehr Gewicht), die erste Klasse nicht als andere Klasse und umgekehrt falsch zu klassifizieren, aber nicht so wichtig (weniger Gewicht), wenn sie unter den letzten 3 Klassen falsch klassifiziert. Was ist der beste Weg, das in CNTK zu behandeln?
Das ist großartig! Ich habe Mühe herauszufinden, wie ich die Gewichte zu dem von Ihnen bereitgestellten Beispiel hinzufügen kann. Ich denke, NxN-Array von error_weights zu erstellen, wobei N die Anzahl der Klassen ist. Ich bin mir jedoch nicht sicher, wie ein gültiger Verlust mit error_weights, ResNet Model, z und input label_var erstellt werden kann, was cross_entropy_with_softmax (z, label_var) ähnelt. Wäre es möglich, mir einen einfachen Beispielcode oder einige Anweisungen zu geben, denen ich folgen kann? Vielen Dank! –
Ich denke, ich kann Methode unten erstellen, wenn ich Ausgabe von Modell z erhalten kann. Gibt es überhaupt eine Vorhersage vom Modell? def my_criterion (z, Ziel): Vorhersage = get_from_model (z) Verlust = calculate_loss_with_weights (Vorhersage, Ziel) Rückflussdämpfung –