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...
因此,αt应该是一个向量,向量的长度等于类别的个数,用于存放各个类别的权重。 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。
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...
交叉熵、Focal Loss以及其Pytorch实现 一、交叉熵 二、Focal loss 三、Pytorch 1.[交叉熵](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.CrossEntropyLoss.html?highlight=nn+crossentropyloss#torch.nn.CrossEntropyLoss) 2.[Focal loss](https://github.com/clcarwin/focal_loss_pytorch/blob/master/f...
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...
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 __...
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 ...
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...
class MultiFocalLoss(nn.Module): """ This is a implementation of Focal Loss with smoot...