小编Arb*_*Arb的帖子

我是语义分割的新手。我使用 FCN 来训练我的数据集。在数据集中有一些未知类的像素。我想从我的损失中排除这个类。所以我根据整个数据集的类分布定义了一个权重，并将未知类的权重设置为零，如下所示。但我仍然得到这门课的预测。你知道如何正确排除一个特定的类吗？

loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
                      (logits=logits, labels=tf.squeeze(annotation,
                                                        squeeze_dims=[3]),name="entropy"))
weighted_losses = (loss * weights)
train_op = optimizer.minimize(weighted_losses,
                                  var_list=tf.trainable_variables(),
                                  global_step=tf.train.get_global_step())

我不知道 pytorch，但我听说损失函数中有一些用于此目的的“ignore_index”，您可以忽略特定的类。如果这是解决我的问题的正确方法，你知道张量流中是否有一些等价的东西吗？