GHM (gradient harmonizing mechanism) 是一种梯度调和机制,GHM Loss 的改进思想有两点:1)就是在使模型继续保持对 hard example 关注的基础上,使模型不去关注这些离群样本;2)另外 Focal Loss 中, 的值分别由实验经验得出,而一般情况下超参 是互相影响的,应当共同进行实验得到。 Focal Loss 中通过调节置信度 ,当...
Focal 损失(Focal Loss)。 取值范围:[0, +∞) 解释:Focal 损失是对交叉熵损失的一种改进,主要是为了解决样本不均衡的问题。当模型对容易分类的样本预测概率接近 1 时,Focal 损失会自动降低这类样本的权重,而对于那些难以分类的样本,Focal 损失会更加关注。和交叉熵损失类似,预测完全准确的时候,Focal 损失为 0,...
GHM (gradient harmonizing mechanism) 是一种梯度调和机制,GHM Loss 的改进思想有两点:1)就是在使模型继续保持对 hard example 关注的基础上,使模型不去关注这些离群样本;2)另外 Focal Loss 中, 的值分别由实验经验得出,而一般情况下超参 是互相影响的,应当共同进行实验得到。 Focal Loss 中通过调节置信度 ,当...
不同的损失函数适用于不同的情况,其中focal loss和dice loss是近年来较为流行的损失函数。 1. Focal Loss Focal loss是针对分类任务的一种损失函数,它是在交叉熵损失函数的基础上提出的。交叉熵损失函数在训练过程中给予那些易于分类的样本较小的惩罚,而较难分类的样本则会得到更高的惩罚。然而,在某些情况下,...
1 Focal Loss调参概述 有两个参数可调, alpha和gamma. alpha是控制类别不平衡的. gamma是控制难易样本的. 一般都是调alpha, gamma自己没调过,有大佬调过的可以发表一下见解. alpha越大,recall会越高,precision会越低. 当alpha增大时,比如说增大到1, 以一个检测的二分类为背景, 这时候focal loss就不会包含负...
四、Focal Loss 五、Lovász-Softmax 一、Dice评价指标 Dice系数 Dice系数(Dice coefficient)是常见的评价分割效果的方法之一,同样也可以改写成损失函数用来度量prediction和target之间的距离。Dice系数定义如下: 式中: 表示真实前景(target), 表示预测前景(prediction)。Dice系数取值范围为 ...
GHM (gradient harmonizing mechanism) 是一种梯度调和机制,GHM Loss 的改进思想有两点:1)就是在使模型继续保持对 hard example 关注的基础上,使模型不去关注这些离群样本;2)另外 Focal Loss 中, 的值分别由实验经验得出,而一般情况下超参 是互相影响的,应当共同进行实验得到。
Focal Loss 就是一个解决分类问题中类别不平衡、分类难度差异的一个 loss,总之这个工作一片好评就是了。 看到这个 loss,开始感觉很神奇,感觉大有用途。因为在 NLP 中,也存在大量的类别不平衡的任务。最经典的就是序列标注任务中类别是严重不平衡的,比如在命名实体识别中,显然一句话里边实体是比非实体要少得多,这...
它使用Focal Loss [18] 将每个尺度的包含类别分数的地图与参考进行对比。对于 stuff 类别的参考是由因数4降采样得到的二值 Mask 。在 thing 实例的情况下,首先为每个类别生成一个二值 Mask ,显示该类别的所有参考实例的中心。_thing_ 中心的参考通过对这个 Mask 进行模糊处理获得。因此,这个参考不是二元的。 第...
事实上,这比较类似Focal Loss (FL),即降低已分好类的样本的学习权重: 不过,FL即使能对简单样本降低学习权重,但是它本质上仍然是在鼓励简单样本趋向0或1,这就和DSC有了根本上的区别。因此,我们说DSC通过“平衡”简单样本和困难样本的学习过程,从而提高了最终的F1值(因为F1要求各类都有比较好的结果)。