[pytorch] 二分类交叉熵逆样本频率权重

通常，由于类别不均衡，需要使用weighted cross entropy loss平衡。

def inverse_freq(label):
	"""
	输入label [N,1,H,W],1是channel数目
	"""
    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))

代码比较简单，写在博客上保存。