(二)Cross Entropy Loss定义 1、二分类(sigmoid) 2、多分类(softmax) 3、Pytorch中的Cross Entropy (三)Cross Entropy Loss的硬截断和软化 1、硬截断(有选择地更新模型) 2、软化(用sigmoid可导函数近似 ) (四)Focal Loss 1、演变过程 2、表达式 3、理解 Focal Loss 为什么有效 4、Pytorch实现 5、注意事项 ...
一、Cross Entropy Loss交叉熵是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度,刻画的是实际输出与期望输出的距离,也就是交叉熵的值越小,两个概率分布就越接近。 1. CE Loss的定义假设概率分布p为期望输出,概率分…
将每个类的 Dice 损失求和取平均,得到最后的 Dice soft loss。 下面是代码实现: def soft_dice_loss(y_true, y_pred, epsilon=1e-6): ''' Soft dice loss calculation for arbitrary batch size, number of classes, and number of spatial dimensions. Assumes the `channels_last` format. # Arguments ...
Focal Loss论文学习 ,文中提出了改进的交叉熵损失函数(cross-entropy, CE),即焦点损失函数(FocalLoss, Fl)。二分类任务的交叉熵损失函数公式如下: p是类别预测概率,取值在0-1之间,y是标签值为+1或者-1二分类任务的FocalLoss公式如下:其中γ的取值需要经过实验测试得到性能最好的值。FocalLoss在交叉熵函数的前面...
简介:损失函数大全Cross Entropy Loss/Weighted Loss/Focal Loss/Dice Soft Loss/Soft IoU Loss 一、crossentropyloss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。
深入理解二分类和多分类CrossEntropy Loss和Focal Loss 二分类交叉熵 在二分的情况下,模型最后需要预测的结果只有两种情况,对于每个类别我们的预测得到的概率为p和 1−p,此时表达式为( 的log 底数是e): 其中: yi—— 表示样本i的label,正类为1 ,负类为0 ...
简介:损失函数大全Cross Entropy Loss/Weighted Loss/Focal Loss/Dice Soft Loss/Soft IoU Loss 一、crossentropyloss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。
深入理解二分类和多分类CrossEntropy Loss和Focal Loss 二分类交叉熵 在二分的情况下,模型最后需要预测的结果只有两种情况,对于每个类别我们的预测得到的概率为 和 ,此时表达式为( 的 底数是 ): 其中: —— 表示样本 的label,正类为1 ,负类为0 —— 表示样本 ...
本文总结了两个分类问题中的损失函数：Cross Entropy Loss和Focal Loss。Cross Entropy Loss基于信息论的熵和KL散度，以及最大似然估计来推导。通过最小化KL散度，实现预测分布与目标分布的接近。最大似然估计则从概率分布的角度出发，推导出最小化交叉熵等价于求解最大似然估计的问题。在二分类中，使用...
深入理解二分类和多分类CrossEntropy Loss和Focal Loss 二分类交叉熵 在二分的情况下,模型最后需要预测的结果只有两种情况,对于每个类别我们的预测得到的概率为p和 1?p,此时表达式为( 的log ?底数是e): 其中: yi—— 表示样本i的label,正类为1 ,负类为0 ...