上面有说到 dice coefficient 是一种两个样本的相似性的度量函数,上式中,假设正样本 p 越大,dice 值越大,说明模型预测的越准,则应该 loss 值越小,因此 dice loss 的就变成了下式这也就是最终 dice loss 的样子。 为了能得到 focal loss 同样的功能,让 dice loss 集中关注预测不准的样本,可以与 focal lo...
损失函数focal loss和dice loss 损失函数是机器学习中十分重要的概念，它用于衡量模型在预测结果时的准确性。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...
上面有说到 dice coefficient 是一种两个样本的相似性的度量函数,上式中,假设正样本 p 越大,dice 值越大,说明模型预测的越准,则应该 loss 值越小,因此 dice loss 的就变成了下式这也就是最终 dice loss 的样子。 为了能得到 focal loss 同样的功能,让 dice loss 集中关注预测不准的样本,可以与 focal lo...
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...
可以看到,使用Dice Loss实际上是降低了准确率,这是因为Dice Loss考虑的实际上是类间的“平衡”,而不是笼统地考虑所有的数据。 3 小结 本文使用现有的Dice Loss,并提出了一种新型的自适应损失DSC,用于各种数据分布不平衡的NLP任务中,以缓解训练时的交叉熵与测试时的F1的失配问题。实验表明,使用该损失可以显著提高...
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...
针对one-stage的目标检测框架(例如SSD, YOLO)中正(前景)负(背景)样本极度不平均,负样本loss值主导整个梯度下降, 正样本占比小, 导致模型只专注学习负样本上 在仔细了解FocalLoss之前 我们还是有必要简单回顾一下CE 的过程 二分类 CrossEntropy y经过sigmoid输出,值在[0, 1]之间 ...
平衡交叉熵损失函数与加权交叉熵损失函数类似,但平衡交叉熵损失函数对负样本也进行加权。 表达式: Loss = -\beta y\log{\hat{y}} - (1-\beta)(1-y)\log{(1-\hat{y})} 2.4 Focal Loss focal loss也是针对样本不均衡问题,从loss角度提供的另外一种解决方法。具体参考phynlp:focal loss 通俗讲解,写的...
1 L1Loss(绝对值损失函数) 2 CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数) 3 NLLLoss(最大似然损失函数) 4 MSELoss(平方损失函数) 5 DiceLoss(用于计算两个样本点的相似度的距,主要应用,语义分割等) 6 Focal Loss 7 Chamfer Distance(CD、倒角距离) 8 Earth Mover’s Distance (EMD、推土机距离) 9 Density-aware Cha...
语义分割数据不平衡 语义分割dice,这里写目录标题一、Dice评价指标二、IoU评价指标三、BCE损失函数四、FocalLoss五、Lovász-Softmax一、Dice评价指标Dice系数Dice系数(Dicecoefficient)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ta