公式如图：
Focal Loss for ...翻译-3.1. Balanced Cross Entropy 小白 一个典型的理工男2 人赞同了该文章 3.1 平衡交叉熵 常用的解决类不平衡方法是引入加权因子 当类别为1时加权因子为 α 和类别为-1时加权因子为 在实践中, α 的值与类出现的频率成反比。或者被视为超参数,通过交叉验证来设置。 为方便起见,我们用...
View Code 可见在代码中能够使用二分类求损失主要是因为将labels转换成了ont-hot格式 labels_one_hot = F.one_hot(labels, no_of_classes).float() 主要比较复杂的就是focal loss的实现: 1)BCLoss= F.binary_cross_entropy_with_logits() 2) modulator 3)weight 即传进来的参数alpha...
可以先看一下代码,模型采用 ResNet 架构,更改后会直接输出最终结果及 FC 前一层的加和: def_forward_impl(self,x):x=self.conv1(x)x=self.bn1(x)x=self.relu(x)x=self.maxpool(x)x=self.layer1(x)x=self.layer2(x)x=self.layer3(x)x=self.layer4(x)x=self.avgpool(x)feats=torch.flatten...
The Balanced Cross-Entropy is proposed to maintain the gradient and solves the vanishing gradient problem in the network. The WEA-BiLSTM model has 97.4% accuracy, and 86.8% precision, and the existing CNN model has 97.1% accuracy and 85.4% precision in sentiment analysis. In this study, WEA...
此外,手动将G0设置为仅包含背景的类别,因为它拥有最多的训练实例(通常比目标类别多10-100倍)。对G0采用sigmoid cross entropy损失,因为它仅包含一个预测,而对于其他组采用softmax cross entropy,选择softmax的原因是softmax函数具有将每个类彼此抑制的能力,并且很少会产生大量的误报。
此外,手动将G0设置为仅包含背景的类别,因为它拥有最多的训练实例(通常比目标类别多10-100倍)。对G0采用sigmoid cross entropy损失,因为它仅包含一个预测,而对于其他组采用softmax cross entropy,选择softmax的原因是softmax函数具有将每个类彼此抑制的能力,并且很少会产生大量的误报。
[no of classes]. reduction: string. One of "none", "mean", "sum" Returns: loss: A float tensor. Balanced Softmax Loss. """spc = sample_per_class.type_as(logits) spc = spc.unsqueeze(0).expand(logits.shape[0],-1) logits = logits + spc.log() loss = F.cross_entropy(input=...
tensorflow支持14种不同的类型，主要包括：实数：tf.float32 tf.float64整数：tf.int8 tf.int16 ...
4.1. Class-Balanced Softmax Cross-Entropy Loss 假设所有类的模型预测输出(即logits)是z=[z1,z2,…,zC]⊤, 其中C为类的总数。softmax函数认为每个类相互排斥,并在所有类上计算概率分布为 ,其中∀i∈{1,2,...,C}。 给定一个类别label为y的样本,该样本的softmax cross-entropy(CE)损失为: ...