1.交叉熵损失函数 交叉熵常常用于分类任务中,因为它可以测量模型对类别标签的预测准确性。而在语义分割任务中,每个像素都分配给一个类别,因此交叉熵损失函数是一种有用的方法。 交叉熵损失函数可以写成以下公式: $L_{CE}=-\sum_{i} y_i\log(p_i)$ 其中,$y_i$是像素$i$对应的正确语义类别,$p_i$是模...
即原本是logpt,现在在前面加上一个由pt决定的系数。如果该样本点的pt越接近1,则说明对其的预测结果越好,则其在损失函数中的权重越低,突出一个更关注分类结果差的样本点,增大分类效果差的样本在损失函数中的权重。 def Focal_Loss(inputs, target, cls_weights, num_classes=21, alpha=0.5, gamma=2): n, ...
预测的分布就是:如果是1的话就是f(x),0的话自然就是1-f(x); 我们希望这个loss损失达到最大值; 将上式进行归纳: 本质上就是交叉熵在伯努利分布上的表现形式,即: 二分类用的交叉熵,用的时候需要在该层前面加上 Sigmoid 函数。将输出值变到0到1之间;...
1、损失函数类别 损失函数的引入源于传统机器学习,这些损失函数是根据标签的分布得出的,例如从伯努利分布导出二值交叉熵,从Multinoulli分布导出多类交叉熵。 2、14种损失函数 2.1、二值交叉熵损失函数 交叉熵的定义是两个概率分布差异的测量指标。二值交叉熵定义如下: 2.2、加权二值交叉熵损失函数 加...
retinanet引入focal loss解决难易样本不均衡的问题。一阶段目标检测器会产生10k数量级的候选框,但只有少数是正样本。计算分类时常用的交叉熵损失公式为: 为了解决政府样本不均衡的问题,利用加权的形式: 由于候选目标包含容易区分的和不易区分样本,由于易分样本占大多数(易分样本指置信度高的样本),尽管损失很低,但是仍...
y'是经过sigmoid激活函数的输出,所以在0-1之间。可见普通的交叉熵对于正样本而言,输出概率越大损失越小。对于负样本而言,输出概率越小则损失越小。是有用的。 存在什么问题: 当负样本数量太大,占总的loss的大部分,而且多是容易分类的,因此使得模型的优化方向并不是我们所希望的那样。
Focal Loss、Dice Loss、IOU Loss和Lovasz Loss在解决语义分割任务时展现出各自的独特优势与应用场景。通过选择合适的损失函数，开发者能够更精准地指导模型学习，提升模型在复杂场景下的表现。在实际应用中，综合考虑任务特性与数据分布，灵活运用这些损失函数，将有助于构建更高效、更准确的语义分割模型。
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