我们发现蓝色线代表的常规Softmax明显地偏向于常见类别,橙色线代表的Equalization Loss [1] 通过去除某阈值以下罕见类别的负样本梯度缓解了这一问题,而红色线代表的Balanced Softmax则进一步达到了最平衡的预测类别分布。 2. 元采样器Meta Sampler 虽然我们得到了一个适合长尾问题的理想的优化目标,优化过程本身依然充满挑...
通过对loss进行调整,对不同类别给予不同的权重 这些方法通常都对超参数敏感,并且迁移到检测框架的时候表现不佳(分类任务和检测任务的不同) Balanced Group Softmax 这里直接给出算法的具体框架: bgs 如上图所示,在训练阶段,我们会对类别进行分组,不同组内部分别计算Softmax,然后计算出各自的交叉熵误差。 对于分组,...
代码地址:https://github.com/FishYuLi/BalancedGroupSoftmax 视频讲解地址:https://www.youtube.com/watch?v=ikdVuadfUo8 使用基于深度学习的模型来解决长尾 large vocabulary目标检测是一项具有挑战性而艰巨的任务,然而,这项工作尚未得到充分研究。在本文的工作中,首先对针对长尾分布问题所提出SOTA模型的性能进行了...
损失函数工程(Loss Function Engineering): 主要工作: Tan 等人指出,在 Softmax 函数中随机丢弃尾部类别的某些分数可以有效帮助平衡通过分数输出的正梯度和负梯度。 Cao 等人展示了通过增加尾部类别的边缘,可以最小化泛化误差界。 Hayat 等人基于贝叶斯不确定性修改了损失函数。
Softmax 损失(Softmax with cross-entropy loss)。 2.均方差损失(Mean Square Error,MSE) 均方误差损失又称为二次损失、L2损失,常用于回归预测任务中。均方误差函数通过计算预测值和实际值之间距离(即误差)的平方来衡量模型优劣。即预测值和真实值越接近,两者的均方差就越小。 计算方式:假设有 n个训练数据 xi ...
Balanced MSE在一维与多维的不平衡回归问题上都超过了最好的现有方法。结合我们之前的工作Balanced Softmax,我们为不平衡分类与回归提供了一个统一的视角,我们希望更多的不平衡分类技巧可以借此引入不平衡回归问题中。
可以看出,$Softmax$和交叉熵损失函数相互结合,为偏导计算带来了极大便利。偏导计算使得损失误差从输出端向输入端传递,来对模型参数进行优化。在这里,交叉熵与Softmax函数结合在一起,因此也叫 $Softmax$损失(Softmax with cross-entropy loss)。 2.均方差损失(Mean Square Error,MSE) ...
我们发现蓝色线代表的常规Softmax明显地偏向于常见类别,橙色线代表的Equalization Loss[1]通过去除某阈值以下罕见类别的负样本梯度缓解了这一问题,而红色线代表的Balanced Softmax则进一步达到了最平衡的预测类别分布。 元采样器Meta Sampler 虽然我们得到了一个适合长尾问题的理想的优化目标,优化过程本身依然充满挑战:罕见...
因为它包含了最多的训练样本(可能比其他类别样本多了10-100倍). 我们对\mathcal{G}_0类采用sigmoid cross entropy loss,因为它仅包含一个prediction.其他类别的loss我们选择softmax cross entropy loss. 之所以选择softmax loss的原因是softmax
To address this problem, we propose the use of the Balanced Softmax Cross-Entropy loss and show that it can be combined with exiting methods for incremental learning to improve their performances while also decreasing the computational cost of the training procedure in some cases. Complete ...