类平衡的focal loss是一样是α-balanced损失,其中αt=(1−β)/(1−βny)。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...
类平衡的focal loss是一样是α-balanced损失,其中αt=(1−β)/(1−βny)。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...
"Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples", CVPR2019 2. 论文motivation 对于多分类任务而言,数据集各标签的样本数据有些情况下会呈现长尾分布(dataset with long-tail distribution)。重采样re-sampling会导致出现大量重复样本,不仅会导致训练效率降低,过采样还会导致过拟合。所以本文提出了一种re-...
Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples Yin Cui, Menglin Jia,Tsung-Yi Lin,Yang Song,Serge Belongie Dependencies: Python (3.6) Tensorflow (1.14) Datasets: Long-TailedCIFAR. We providea download linkthat includes all the data used in our paper in .tfrecords format. The data ...
1. 文章1:Class-Balanced Loss 【CVPR2019】【类别不均衡问题】【全监督】:Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples 核心idea:在类别不平衡的全监督学习任务中,可以使用对不同类损失重加权的方法缓解类别不均匀问题。在对各类损失重加权时,通常直接使用样本数量的倒数作为权重,但这...
[PDF] Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples | Semantic Scholar2019年的文章,CVPR 2019 刘芷宁:[CVPR 2019] 使用"有效样本数量"来得到类别平衡的损失函数
We design a re-weighting scheme that uses the effective number of samples for each class to re-balance the loss, thereby yielding a class-balanced loss. Comprehensive experiments are conducted on artificially induced long-tailed CIFAR datasets and large-scale datasets including ImageNet and ...
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...
这篇论文一开始就提出一个概念:Effective Number(有效数据,用E来表示),如果知道了每个类别中的有效数据数量,问题似乎就好办多了:CB = 1/E * L 。其中CB是本文提出的Class-Balanced Loss,L是普通损失函数,可以任意更换。 现在要做的就是求有效数据E。先给结论: ...
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: ...