Focal Loss 通过引入平衡因子 $\alpha$ 和调制因子(1−pt)γ,为解决类别不平衡问题提供了一种高效且通用的方案,已成为解决样本不平衡问题的重要基础技术之一。 3. 效果 上图,在\alpha=1时,对不同\gamma值下的Focal Loss进行了可视化,可以看到Focal Loss的两个最重要的特性: 调制因子降低简单正确分类样本损失。
Focal loss是最初由何恺明提出的,最初用于图像领域解决数据不平衡造成的模型性能问题。本文试图从交叉熵损失函数出发,分析数据不平衡问题,focal loss与交叉熵损失函数的对比,给出focal loss有效性的解释。 交叉熵损失函数 Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^) 其中p^ 为预测概率大小。
而对于预测概率为0.5时,损失函数值只减少了0.25倍,所以FocalLoss减少了简单样本的影响从而更加关注于难以区分的样本。 (2)、改进第二点如下公式所示。 FocalLoss还引入了平衡因子alpha,用来平衡正负样本本身的比例不均匀。alpha取值范围0~1,当alpha>0.5时,可以相对增加y=1所占的比例,保证正负样本的平衡。 (3)、虽...
Focal Loss 可以提高模型在复杂场景下的泛化能力。其应用能够改善模型在不平衡数据上的表现。该损失函数对于提升模型的鲁棒性具有重要意义。Focal Loss 基于交叉熵损失函数进行改进。它通过调整权重,使得模型更加注重学习困难的样本特征。这种改进有助于模型在具有挑战性的数据上取得更优效果。Focal Loss 能避免模型被大量...
inputs是模型的预测输出,targets是真实标签。我们首先使用F.binary_cross_entropy_with_logits计算二值交叉熵损失函数并禁用了缩减操作,得到BCE_loss。然后,通过应用公式计算出Focal Loss,最后取平均值返回。 接下来,我们可以将定义好的Focal Loss应用于训练过程中。假设我们的模型为一个二分类的神经网络:...
总述 Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重,也可理解为一种困难样本挖掘。 2. 损失函数形式 Focal loss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改,首先回顾二分类交叉上损失:......
Focal Loss理解 1. 总述 Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重,也可理解为一种困难样本挖掘。 2. 损失函数形式 Focal loss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改,首先回顾二分类交叉上损失:...
理解上面三点应该就能搞清楚二分类Focal Loss的基本思想,然后就可以推广到多分类问题上。 理解关键点一:基础公式 二分类和多分类的交叉熵的区别具体可以参考文章《一文搞懂交叉熵损失》(https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/12068084.html#autoid-0-2-0) ...
focal loss可降低大量简单样本的在训练过程中所占权重,这句话的意思是,训练样本中一些相似的训练数据会在训练过程中被舍弃,因为之前的相似样本已经参与训练了。但是,这也不是意味着可以直接不经挑选的扩充训练样本,举个例子,有个分类模型区分人和狗,在人的类别中,有白人黄人和黑人,最好的情况是三种人各占三分之一...
Focal Loss是从置信度p的角度入手衰减loss的。而GHM是一定范围内置信度p的样本数量来衰减loss的。 首先定义了一个变量g,叫做梯度模长(gradient norm): 可以看出这个梯度模长,其实就是模型给出的置信度 p∗ 与这个样本真实的标签之间的差值(距离)。g越小,说明预测越准,说明样本越容易分类。