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: 1)BCLoss= F.binary_cross_entropy...
4.3. Class-Balanced Focal Loss 最近提出的focal looss(FL)[26]在sigmoid cross-entropy损失的基础上增加了一个调制因子,以减少分类良好的样本的相对损失,并将重点放在困难样本上。令pit= sigmoid(zit) = 1/(1 + exp(−zit)),focal loss可表示为: 类平衡(CB)的focal loss为: 最初的focal loss是α-bala...
我们设计了一种重加权方案,使用每个类的有效样本数来平衡损失,得到 Class-Balanced Loss 。在人工诱导的长尾CIFAR数据集、包含ImageNet及iNaturalist的大规模数据集上的全面试验表明,在使用 Class-Balanced Loss 进行训练时,使用长尾数据集的网络可以实现显着的性能提升。 1.2 有效样本数(Effective Number of Samples) ...
4.3. Class-Balanced Focal Loss 最近提出的focal looss(FL)[26]在sigmoid cross-entropy损失的基础上增加了一个调制因子,以减少分类良好的样本的相对损失,并将重点放在困难样本上。令pit= sigmoid(zit) = 1/(1 + exp(−zit)),focal loss可表示为: 类平衡(CB)的focal loss为: 最初的focal loss是α-bala...
是Class-Balanced Loss 是普通损失函数,可以任意更换。 由于现实中,N无法得到,因此 无法计算,因为N几近无穷,因此β取一个接近1的数,作者代码里给的是0.9999。 这样,这个问题就完美解决。 作者在论文里还尝试了该算法与一些传统算法结合,效果也不错:
是Class-Balanced Loss 是普通损失函数,可以任意更换。 由于现实中,N无法得到,因此 无法计算,因为N几近无穷,因此β取一个接近1的数,作者代码里给的是0.9999。 这样,这个问题就完美解决。 作者在论文里还尝试了该算法与一些传统算法结合,效果也不错: