如何修改损失函数以及代码讲解

Question

1、在swin transformer的哪个具体地方可以将交叉熵损失函数改成二元交叉熵损失
2、请问有没有具体的swin transformerd代码解读，里面集成的众多模型分别是怎么用，每一个引用具体什么作用。

Answer 1

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Swin Transformer模型中将交叉熵损失函数改为二元交叉熵损失函数的具体位置是在分类器层。在PyTorch中，可以通过使用nn.BCEWithLogitsLoss()函数来替换nn.CrossEntropyLoss()函数。具体而言，如果Swine Transformer模型用于二元分类任务，则可以在模型的最后一层添加一个nn.Linear()层，然后将其输入nn.BCEWithLogitsLoss()函数中，以便将输出的logits映射到[0, 1]之间，最后计算损失。如果是多分类任务，则需要将分类器层的输出数量设置为类别数目，然后在nn.CrossEntropyLoss()函数中计算损失。
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Swin Transformer的具体实现可以在官方的GitHub代码库中找到。在该代码库中，Swin Transformer被实现为一个PyTorch模型，包括一个特征提取器和一个分类器。特征提取器由多个Swin Transformer块组成，用于从输入图像中提取高质量的特征。分类器通常包括一个池化层，将特征图汇总为一个向量，然后使用一个或多个全连接层将其映射到类别数量。在代码库中，还提供了许多使用Swin Transformer模型进行图像分类、目标检测和语义分割等任务的示例代码。