损失(Loss)

损失模块包括一组训练损失实例。 有些是从C ++实现转换而来的,其余的都是直接使用python Tensor实现的。

示例用法:

from singa import tensor
from singa import loss

x = tensor.Tensor((3, 5))
x.uniform(0, 1)  # randomly genearte the prediction activation
y = tensor.from_numpy(np.array([0, 1, 3], dtype=np.int))  # set the truth

f = loss.SoftmaxCrossEntropy()
l = f.forward(True, x, y)  # l is tensor with 3 loss values
g = f.backward()  # g is a tensor containing all gradients of x w.r.t l

class singa.loss.Loss

基类:object

损失类的基类

封装C++损失类的子类可以使用此基类继承的forward,backward和evaluate函数。 其他子类需要重写这些函数

backward()

返回值: 与损失相对应的梯度


evaluate(flag, x, y)

参数:

  • flag (int) – 必须是kEval

  • x (Tensor) – 预测Tensor

  • y (Tensor) – 真实Tensor

返回值: 所有样本的平均损失


forward(flag, x, y)

计算损失值

参数:

  • flag – kTrain/kEval或布尔值。如果是kTrain/True,那么在下一次调用forward前会先调用backward计算梯度。

  • x (Tensor) – 预测Tensor

  • y (Tensor) – 真实Tensor, x.shape[0]必须和y.shape[0]相同

返回值: tensor,每个样本对应一个浮点型损失值


class singa.loss.SoftmaxCrossEntropy

基类:singa.loss.Loss

此损失函数是SoftMax和交叉熵损失的结合。它通过SoftMax函数转换输入,然后根据真实值计算交叉熵损失。 对于每个样本,真实值可以是一个整数作为标签索引; 或二进制数组,指示标签分布。 因此,真实值可以是1维或2维tensor。 对于一批样品,数据/特征tensor可以是1维(对于单个样品)或2维(对于一组样本)。


class singa.loss.SquaredError

基类:singa.loss.Loss

此损失用来衡量预测值和真实值之间的平方差。它通过Python Tensor操作实现。


backward()

计算与损失相对应变量的梯度。

返回值: x - y


evaluate(flag, x, y)

计算平均误差。

返回值: 浮点型数


forward(flag, x, y)

通过0.5 * ||x-y||^2计算损失。

参数:

  • flag (int) – kTrain或kEval;如果是kTrain,那么在下一次调用forward前会先调用backward计算梯度。

  • x (Tensor) – 预测Tensor

  • y (Tensor) – 真实Tensor, 每个样本对应一个整型数, 取值为[0, x.shape[1])。

返回值: tensor,每个样本对应一个损失值