Focal Loss参数设置 Focal Loss是在标准交叉熵损失基础上进行修改得到的,主要用于解决目标检测等领域中的类别不平衡和样本分类难度不平衡问题。它增加了容易和难分样本的权重,使得模型在训练时更专注于难分类的样本。Focal Loss有两个核心参数:alpha和gamma。 1. Focal Loss的参数需求 Focal Loss的参数主要包括: alpha...
一般情况下,建议将γ设置为正值。当γ=0时,Focal Loss退化为交叉熵损失函数。 3.3 参数选择建议 在实际应用中,参数选择需要结合具体问题、数据集和模型进行综合考虑。以下是一些建议: 1. 首先观察数据集中正负样本数量差异程度。如果类别不平衡问题严重,可以考虑增大正样本权重系数。 2. 根据经验或实验结果,选择合适...
通常来说,alpha值可以根据类别的相对频数进行设置,较少类别的alpha值应该设置得较大。 除了调节因子和平衡因子之外,focal loss还有一个参数是交叉熵损失函数的标准参数,即类别数量。这一参数通常不需要过多调整,因为类别数量是固定的。但是在实际使用中,我们也需要充分理解这一参数对损失函数的影响,以便更好地调整其他...
更好的方法是采用 weighted sampling, 即在训练时, 各个类别被采样的概率与它们在总体数据中的比例成反...
此时通过增大阴性样本损失权重, 可以缓解这个问题. 这大概就是 focal loss 中,
在类的初始化函数中,我们设置了两个参数gamma和alpha,分别用于调整易分类样本的权重和平衡正负样本的权重。 类的前向传播函数forward接收两个输入参数:inputs和targets。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...
相比于公式2来说,Focal Loss添加了参数γ从置信的角度来加权Loss值。假如γ设置为0,那么公式3蜕变成了基于类别的加权也就是公式2;下面重点看看如何通过设置参数r来使得简单和困难样本对Loss的影响。当γ设置为2时,对于模型预测为正例的样本也就是p>0.5的样本来说,如果样本越容易区分那么(1-p)的部分就会越小,相...
focalloss参数设置 在Java、J2EE大型应用中,JVM非标准参数的配置直接关系到整个系统的性能。JVM非标准参数指的是JVM底层的一些配置参数,这些参数在一般开发中默认即可,不需要任何配置。但是在生产环境中,为了提高性能,往往需要调整这些参数
return loss ``` 在这个实现中,我们定义了一个名为FocalLoss的自定义损失函数类。这个类继承了nn.Module,并实现了forward方法用于计算损失。在forward方法中,我们首先将输入通过sigmoid函数转换为概率pt,然后根据Focal Loss的公式计算损失。最后,根据reduction参数的设置,决定最终返回的损失值是均值、总和还是原始值。 使...
Focal loss是基于交叉熵损失构建的,二元交叉熵的公式为 CE(p,y)={−log(p)ify=+1−log(1−p)y = -1CE(p,y)={−log(p)ify=+1−log(1−p)y = -1 为了方便表示,定义pt为分类正确的概率 pt={pify=+11−py = -1 ...