是否可以添加到配置(例如,SGD 块)样本权重?每个训练示例在哪里分配一个权重?
在许多情况下,一个简单的 1/N(其中 N 是训练数据集中的样本总数)就足够了,但在其他情况下,我希望网络在某些示例中添加额外的“重点”。这可以在 CNTK 中完成吗?
谢谢,
佩德罗
是否可以添加到配置(例如,SGD 块)样本权重?每个训练示例在哪里分配一个权重?
在许多情况下,一个简单的 1/N(其中 N 是训练数据集中的样本总数)就足够了,但在其他情况下,我希望网络在某些示例中添加额外的“重点”。这可以在 CNTK 中完成吗?
谢谢,
佩德罗
Yes, it can be done. If your task is binary classification you can use WeightedLogistic (label, probability, weight).
Typically weight will be an Input() which you can hook up to a stream in your data (assuming you are using CNTKTextFormatReader you can just have a |weight stream).
It can also be done for tasks other than binary classification with a little more effort.