1 Focal Loss Focal Loss是用来处理类别不平衡及困难样本挖掘而诞生的损失函数,先来解读一下公式: FL(pt)=−αt(1−pt)γlog(pt) 这里的 pt 就是模型预测出来的裸结果并经过softmax后的概率值, −log(pt) 就是交叉熵损失里的那个 −log(pt) ,因此当前样本类别对应的那个 pt 如果越小,说明预测...
其实也就是和官网上所说的一样,CrossEntropyLoss()是对输出计算softmax(),在对结果取log()对数,最后使用NLLLoss()得到对应位置的索引值。 Focal Loss原理和实现 Focal Loss来自于论文Focal Loss for Dense Object Detection,用于解决类别样本不平衡以及困难样本挖掘的问题,其公式非常简洁: 前面的 αt是类别权重系数。
Focal Loss来自于论文Focal Loss for Dense Object Detection,用于解决类别样本不平衡以及困难样本挖掘的问题,其公式非常简洁: FL(pt)=−αt(1−pt)γlog(pt) pt是模型预测的结果的类别概率值。−log(pt)和交叉熵损失函数一致,因此当前样本类别对应的那个pt如果越小,说明预测越不准确, 那么 (1−...
从公式上看,多分类Focal Loss和二分类Focal Loss没啥区别,也是加上一个调节因子weight=(1-pt)^gamma和alpha。 多分类Focal Loss的Tensorflow实现 首先看一下多分类交叉熵损失函数的实现 def test_softmax_cross_entropy_with_logits(n_classes, logits, true_label): epsilon =1.e-8# 得到y_true和y_pred y...
Focal Loss是一种为应对类别不平衡与困难样本挖掘而设计的损失函数。其核心公式如下：公式中的p代表模型预测输出经过softmax处理后的概率值，y代表实际类别标签，而α则是类别权重系数。当预测不准确时，即预测概率越小，损失函数的计算值会增大，从而强化模型对困难样本的学习。这通过将困难样本赋予更高...
Focal Loss来自于论文Focal Loss for Dense Object Detection，用于解决类别样本不平衡以及困难样本挖掘的问题，其公式非常简洁：[公式][公式]是模型预测的结果的类别概率值。[公式]和交叉熵损失函数一致，因此当前样本类别对应的那个[公式]如果越小，说明预测越不准确，那么[公式]这一项就会增大，这一项也...
深入理解二分类和多分类CrossEntropy Loss和Focal Loss 二分类交叉熵 在二分的情况下,模型最后需要预测的结果只有两种情况,对于每个类别我们的预测得到的概率为 和 ,此时表达式为( 的 底数是 ): 其中: —— 表示样本 的label,正类为1 ,负类为0 —— 表示样本 ...
Focal损失函数(FocalLoss)被设计用于解决类别不平衡的多分类问题。它通过引入一个调节因子来专注于困难样本的学习。Focal损失函数的计算公式如下: L = -∑((1 - P)^γ * log(P)) 其中,P是模型的输出结果,γ是一个可调节的超参数。Focal损失函数的特点在于能够有效地提高困难样本的权重,从而提高模型在类别不平...
Focus loss的公式如下: $$ FL(p_t) = -alpha_t(1-p_t)^gamma log(p_t) $$ 其中,$p_t$是预测的概率值,$alpha_t$是类别权重,$gamma$是调整焦点的超参数。 下面是用PyTorch实现Focus Loss的代码: ``` python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class FocusLos...
Focal Loss 就是一个解决分类问题中类别不平衡、分类难度差异的一个 loss,总之这个工作一片好评就是了。 看到这个 loss,开始感觉很神奇,感觉大有用途。因为在 NLP 中,也存在大量的类别不平衡的任务。最经典的就是序列标注任务中类别是严重不平衡的,比如在命名实体识别中,显然一句话里边实体是比非实体要少得多,这...