采用交叉熵作为主损失的 IB Loss 为: defib_loss(input_values,ib):# 最后一个公式loss=input_values*ibreturnloss.mean()classIBLoss(nn.Module):def__init__(self,weight=None,alpha=10000.):assertalpha>0self.alpha=alphaself.epsilon=0.001defforward(self,input,target,features):grads=torch.sum(torch....
Then the class balanced loss function is defined as: Installation pip install balanced-loss Usage Standard losses: importtorchfrombalanced_lossimportLoss# outputs and labelslogits=torch.tensor([[0.78,0.1,0.05]])# 1 batch, 3 classlabels=torch.tensor([0])# 1 batch# focal lossfocal_loss=Loss(lo...
Balanced L1 Loss受Smooth L1损失的启发,Smooth L1损失通过设置一个拐点来分类inliers与outliers,并对outliers通过一个$max(p,1.0)$进行梯度截断。相比smooth l1 loss,Balanced l1 loss能显著提升inliers点的梯度,进而使这些准确的点能够在训练中扮演更重要的角色。设置一个拐点区分outliers和inliers,对于那些outliers,将...
暂无简介 文档格式: .pdf 文档大小: 372.81K 文档页数: 15页 顶/踩数: 0/0 收藏人数: 0 评论次数: 0 文档热度: 文档分类: 待分类 系统标签: balanced函数损失 Balanced loss损失函数78589,, 君,已阅读到文档的结尾了呢~~ 立即下载相似精选,再来一篇 ...
其中的class_balanced_loss.py: View Code 添加注释和输出的版本: View Code 返回: 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: ...
Loss会直接体现在FC层之前的输出上。进一步地，IB Loss引入了类别数量的平衡，即样本多的类别权重减小，确保所有类别在模型决策中均衡发挥作用。这种方法直观易懂，论文《Influence-Balanced Loss for Imbalanced Visual Classification》提供了详细的实现细节和实验结果，可参考arxiv.org/pdf/2110.0244...
在class-balanced loss中,每个类别的损失权重与其样本数量成反比,即样本数量越多的类别,其损失权重越小,样本数量越少的类别,其损失权重越大。这样做的好处是可以更加注重对少数类别的学习,从而提高模型在少数类别上的表现。相比于传统的交叉熵损失函数,class-balanced loss能够更好地处理类别不平衡问题,提高模型在整个...
因此,类平衡项可以被视为一个在有效的样本数量的概念基础,明确地在focal loss中设置αt的方式。 其实上面三个损失的CB版本就是在原来的式子中增加了一个特定的权重weight 实现可见Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples - 2 - 代码学习...
A photonic delay line (PDL) architecture that gives balanced loss switched states is proposed and demonstrated. This balanced loss performance leads to balanced optical signal flow through the delay line, as is critically required in many signal processing applications. The balanced PDL module design ...
《IoU-balanced Loss Functions for Single-stage Object Detection》是19年arXiv的论文。其实2019 CVPR Libra RCNN提出过IoU balanced sample,两者算法的研究动机不一样,但是实现非常类似。Libra主要针对的是负样本,也是two-stage算法,直接采样;而该方法针对的正样本,同时针对的是one-stage算法,soft-sampling。 论文地...