focal loss 美 英 un.焦点损失 网络灶性损失 英汉 网络释义 un. 1. 焦点损失
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...
1 focal loss 1.1 原理 1.2 focal loss的有效性思考 1.3 优缺点与应用 损失函数系列 损失函数: 模型学习的指挥棒 损失函数: 常用的分类和回归损失 损失函数: 交叉熵损失详解 常用的损失函数虽然可以满足分类或者回归问题的普遍需要,但当对学习效果有更高要求的时候,可以改进损失函数,使得损失函数对模型学习的约束,...
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:...
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。 Focal Loss的引入主要是为了解决难易样本数量不平衡(注意,有区别于正负样本数量不平衡)的问题,实际可以使用的范围...
1 focal loss的概述 焦点损失函数 Focal Loss(2017年何凯明大佬的论文)被提出用于密集物体检测任务。 当然,在目标检测中,可能待检测物体有1000个类别,然而你想要识别出来的物体,只是其中的某一个类别,这样其实就是一个样本非常不均衡的一个分类问题。 而Focal Loss简单的说,就是解决样本数量极度不平衡的问题的。
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的几种形式 一种形式强调对难分类样本给予更高的权重。有的形式通过调整参数来控制损失的聚焦程度。某种形式中损失函数的计算与样本的预测概率相关。特定的形式会根据正负样本的比例进行优化。有的 Focal Loss 形式着重处理稀有类别样本。一种形式利用指数函数来调整损失的权重。部分形式考虑了样本的置信度水平...