网上有很多code都有问题,特将经测试无误的正确的code公布如下(pytorch): importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassfocal_loss_multi(nn.Module):def__init__(self,alpha=[0.1,0.2,0.3],gamma=2,num_classes=3,size_average=True):super(focal_loss_multi,self).__init__()self.size...
2 PyTorch多分类实现 二分类的focal loss比较简单,网上的实现也都比较多,这里不再实现了。主要想实现一下多分类的focal loss主要是因为多分类的确实要比二分类的复杂一些,而且网上的实现五花八门,很多的讲解不够详细,并且可能有错误。 首先,明确一下loss函数的输入: 一个pred,shape为(bs, num_classes),并且未经...
focalloss多分类代码 文心快码BaiduComate 针对您的需求,我将逐步介绍如何在PyTorch中实现用于多分类的Focal Loss,并给出相应的代码片段。Focal Loss最初是为解决分类问题中的类别不平衡问题而设计的,特别是在二分类场景中。然而,它可以被扩展到多分类场景中。 1. 导入必要的库和模块 首先,我们需要导入PyTorch和其他...
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衡情况下的性能。 使用Focal损失函数的方法与交叉熵损失函数类似,可以通过`nn.FocalLoss()`实例化一个Focal损失函数,并传入模型的输出结果和真实标签进行计算。 五、总结 本文介绍了PyTorch中常用的多分类损失函数,包括交叉熵损失函数、KL散度...
2. 根据公式调整损失值，着重增强对预测不准确样本的敏感度。3. 考虑类别不平衡问题，通过调整α向量（长度等于类别数量）来赋予不同类别更高的权重。以下为三分类情况下的简洁PyTorch实现代码示例，注释中详细阐述各步骤：python import torch import torch.nn as nn class FocalLoss(nn.Module):def __...
2.[Focal loss](https://github.com/clcarwin/focal_loss_pytorch/blob/master/focalloss.py) 一、交叉熵 损失是通过梯度回传用来更新网络参数是之产生的预测结果和真实值之间相似。不同损失函数有着不同的约束作用,不同的数据对损失函数有着不同的影响。
使用FocalLoss计算损失的步骤如下: 1.首先,我们需要将预测结果和真实标签转换为PyTorch的张量。 2.然后,我们使用`torch.nn.BCEWithLogitsLoss()`创建一个二分类损失函数实例。 3.接下来,我们将预测结果和真实标签作为输入,调用损失函数的`forward()`方法来计算损失。 4.最后,我们可以通过调用损失的`backward()`方...
论文链接:Focal loss for dense object detection 总体上讲,Focal Loss是一个缓解分类问题中类别不平衡、难易样本不均衡的损失函数。首先看一下论文中的这张图: 解释: 横轴是ground truth类别对应的概率(经过sigmoid/softmax处理过的logits),纵轴是对应的loss值; ...
loss = loss.sum()returnlossclassBCEFocalLoss(torch.nn.Module):""" 二分类的Focalloss alpha 固定 """def__init__(self, gamma=2, alpha=0.25, reduction='elementwise_mean'):super().__init__() self.gamma = gamma self.alpha = alpha ...
Pytorch中的CrossEntropyLoss()是将logSoftmax()和NLLLoss()函数进行合并的,也就是说其内在实现就是基于logSoftmax()和NLLLoss()这两个函数。 input=torch.rand(3,5)target=torch.empty(3,dtype=torch.long).random_(5)loss_fn=CrossEntropyLoss(reduction='sum')loss=loss_fn(input,target)print(loss)_inp...