正如摘要所述，当处理形状不规则的批次数据时，损失计算需要特别处理。简单地平均每个样本的损失可能会导致偏差，因为较小的批次会与较大的批次产生相同的影响。为了解决这个问题，我们可以使用加权平均，根据每个批次的大小来调整其对整体损失的贡献。
在训练过程中，如果每个批次的样本具有不同的长度或形状，则直接堆叠每个样本的损失并计算平均值可能会导致问题。例如，在序列数据处理中，每个序列的长度可能不同，因此每个批次中有效数据的数量也不同。以下代码展示了这个问题：
def training():
model.train()
train_mae = []
progress = tqdm(train_dataloader, desc='Training')
for batch_index, batch in enumerate(progress):
x = batch['x'].to(device)
x_lengths = batch['x_lengths'].to(device)
y = batch['y'].to(device)
y_type = batch['y_type'].to(device)
y_valid_indices = batch['y_valid_indices'].to(device)
# Zero Gradients
optimizer.zero_grad()
# Forward pass
y_first, y_second = model(x)
losses = []
for j in range(len(x_lengths)):
x_length = x_lengths[j].item()
if y_type[j].item() == 0:
predicted = y_first[j]
else:
predicted = y_second[j]
actual = y[j]
valid_mask = torch.zeros_like(predicted, dtype=torch.bool)
valid_mask[:x_length] = 1
# Padding of -1 is removed from y
indices_mask = y[j].ne(-1)
valid_indices = y[j][indices_mask]
valid_predicted = predicted[valid_mask]
valid_actual = actual[valid_mask]
loss = mae_fn(valid_predicted, valid_actual, valid_indices)
losses.append(loss)
# Backward pass and update
loss = torch.stack(losses).mean() # This fails due to different shapes
loss.backward()
optimizer.step()
train_mae.append(loss.detach().cpu().numpy())
progress.set_description(
f"mae: {loss.detach().cpu().numpy():.4f}"
)
# Return the average MAEs for y type
return (
np.mean(train_mae)
)在上述代码中，loss = torch.stack(losses).mean() 这一行会因为 losses 列表中的张量形状不同而失败。
为了解决这个问题，我们可以计算每个批次的平均损失，然后根据批次大小对这些平均损失进行加权平均。这样，较大的批次将对最终损失产生更大的影响，从而更准确地反映模型的性能。
以下是一个示例代码：
import torch
# 示例数据
losses_perbatch = [torch.randn(8, 1), torch.randn(4, 1), torch.randn(2, 1)]
# 加权平均
total_samples = sum([len(batch) for batch in losses_perbatch])
weighted_mean_perbatch = torch.tensor([batch.sum() for batch in losses_perbatch]) / total_samples
# 或者等价于:
# weighted_mean_perbatch = torch.tensor([batch.mean() * len(batch) for batch in losses_perbatch]) / total_samples
final_weighted_loss = sum(weighted_mean_perbatch)
print(f"Final Weighted Loss: {final_weighted_loss}")在这个例子中，losses_perbatch 包含不同大小的批次的损失。我们首先计算所有批次的总样本数 total_samples。然后，对于每个批次，我们计算其损失的总和，并将其除以 total_samples，得到加权平均损失。最后，我们将所有批次的加权平均损失相加，得到最终的加权损失。
将加权平均方法集成到原始的训练函数中，可以修改如下：
def training():
model.train()
train_mae = []
progress = tqdm(train_dataloader, desc='Training')
for batch_index, batch in enumerate(progress):
x = batch['x'].to(device)
x_lengths = batch['x_lengths'].to(device)
y = batch['y'].to(device)
y_type = batch['y_type'].to(device)
y_valid_indices = batch['y_valid_indices'].to(device)
# Zero Gradients
optimizer.zero_grad()
# Forward pass
y_first, y_second = model(x)
losses = []
batch_sizes = [] # Store the size of each batch
for j in range(len(x_lengths)):
x_length = x_lengths[j].item()
if y_type[j].item() == 0:
predicted = y_first[j]
else:
predicted = y_second[j]
actual = y[j]
valid_mask = torch.zeros_like(predicted, dtype=torch.bool)
valid_mask[:x_length] = 1
# Padding of -1 is removed from y
indices_mask = y[j].ne(-1)
valid_indices = y[j][indices_mask]
valid_predicted = predicted[valid_mask]
valid_actual = actual[valid_mask]
loss = mae_fn(valid_predicted, valid_actual, valid_indices)
losses.append(loss)
batch_sizes.append(x_length) # Store the batch size
# Calculate weighted loss
total_samples = sum(batch_sizes)
weighted_mean_perbatch = torch.tensor([loss.sum() for loss in losses]) / total_samples
loss = sum(weighted_mean_perbatch)
# Backward pass and update
loss.backward()
optimizer.step()
train_mae.append(loss.detach().cpu().numpy())
progress.set_description(
f"mae: {loss.detach().cpu().numpy():.4f}"
)
# Return the average MAEs for y type
return (
np.mean(train_mae)
)在这个修改后的代码中，我们添加了一个 batch_sizes 列表来存储每个批次的大小。然后，我们使用这些大小来计算加权平均损失，并将其用于反向传播和优化。
当处理不同形状的批次数据时，加权平均是一种有效的损失计算方法。通过考虑每个批次的大小，我们可以更准确地评估模型的性能，并避免简单平均可能导致的偏差。这种方法可以应用于各种机器学习任务，特别是那些涉及序列数据或其他形状不规则的数据的任务。
以上就是处理不同形状批次的损失计算：加权平均方法的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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