(二)Cross Entropy Loss定义 1、二分类(sigmoid) sigmoid函数公式如下,将输入映射为一个(0,1)之间的值,表示为分类为 正样本 的概率 \sigma(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}\\ 二分类的交叉熵损失公式为: -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}{}(y_{i}logf_{i}+(1-y_{i})log(1-f_{i}))\\其中y...
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,概率分布q为实际输出,H(p,q)为交叉熵,则: H(p,q)=−∑x(p(x)logq(x)+(1−p(x))log(1...
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...
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 ...
Pytorch中的CrossEntropyLoss()是将logSoftmax()和NLLLoss()函数进行合并的,也就是说其内在实现就是基于logSoftmax()和NLLLoss()这两个函数。 input=torch.rand(3,5)target=torch.empty(3,dtype=torch.long).random_(5)loss_fn=CrossEntropyLoss(reduction='sum')loss=loss_fn(input,target)print(loss)_inp...
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...
在机器学习中，交叉熵损失函数Cross Entropy Loss以其度量真实标记分布（p）与模型预测分布（q）差异的能力而广泛应用。它基于信息论概念，通过与信息熵的结合，形成一个易于计算且有助于优化模型的Loss函数。交叉熵的优势在于它能控制梯度下降的速率，避免了均方误差损失函数中学习速率减小的问题。而Focal ...
其实也就是和官网上所说的一样，CrossEntropyLoss()是对输出计算softmax()，在对结果取log()对数，最后使用NLLLoss()得到对应位置的索引值。Focal Loss来自于论文Focal Loss for Dense Object Detection，用于解决类别样本不平衡以及困难样本挖掘的问题，其公式非常简洁：[公式][公式]是模型预测的结果的...
为了更好的理解Focal Loss的实现,先理解交叉熵损失的实现,我这里用numpy简单地实现了一下交叉熵损失。 importnumpyasnp defcross_entropy(output,target): out_exp=np.exp(output) out_cls=np.array([out_exp[i,t]fori,tinenumerate(target)]) ce=-np.log(out_cls/out_exp.sum(1)) ...
在理解Focal Loss前,需要先深刻理一下交叉熵损失,和带权重的交叉熵损失。然后我们从样本权重的角度出发,理解Focal Loss是如何分配样本权重的。Focal是动词Focus的形容词形式,那么它究竟Focus在什么地方呢?(详细的代码请看Gitee)。 1 交叉熵# 1.1 交叉熵损失(Cross Entropy Loss)#...