代码实现如下,这里以三分类为例,注释中含有详解: import torch import torch.nn as nn class MultiClassFocalLossWithAlpha(nn.Module): def __init__(self, alpha=[0.2, 0.3, 0.5], gamma=2, reduction='mean'): """ :param alpha: 权重系数列表,三分类中第0类权重0.2,第1类权重0.3,第2类权重0.5 ...
1-α, 1-α, 1-α, 1-α, ...] size:[num_classes]self.gamma=gammadefforward(self,preds,labels):"""focal_loss损失计算:param preds: 预测类别. size:[B,N,C] or [B,C] 分别对应与检测与分类任务, B 批次, N检测框数, C类别数:param labels: 实际类别. size:[B,N...
在这个快速教程中,我们为你的知识库引入了一个新的工具来处理高度不平衡的数据集 — Focal Loss。并通过一个具体的例子展示了如何在Keras 的 API 中定义 focal loss进而改善你的分类模型。 你可以在我的GitHub上找到这篇文章的完整源代码。 有关focal loss的详细情况,可去查阅论文https://arxiv.org/abs/1708.02...
总结:多分类中每个样本的pt为one-hot中label为1的index对应预测结果pred的值,用代码表达就是max(ypred∗ylabel,axis=−1)max(ypred∗ylabel,axis=−1) 了解ptpt所代表的是什么之后,接下来多分类的Focal Loss就好解决了。接下来举个三分类的例子来模拟一下流程大致就知道代码怎么写了: 假设 ypredypred为...
二分类Focal Loss的Tensorflow实现 需要注意的地方: 要知道公式中的pt是类别对应的probs,而不是logits(logits经过sigmoid/softmax变成probs); 很多代码中都用y_pred变量,自己要搞清楚y_pred是指logits还是probs; 二分类的p_t是要同时计算正/负样本的,这里和多分类有区别; ...
多标签分类中存在类别不平衡的问题,想要尝试用focalloss损失函数,但是网上很少有多标签分类的损失函数设计,终于在kaggle上别人做的keras下的focalloss中举例了多标签问题: Focalloss for Keras 代码和例子如下: Focal loss主要思想是这样:在数据集中,很自然的有些样本是很容易分类的,而有些是比较难分类的。在训练过程...
3. 考虑类别不平衡问题，通过调整α向量（长度等于类别数量）来赋予不同类别更高的权重。以下为三分类情况下的简洁PyTorch实现代码示例，注释中详细阐述各步骤：python import torch import torch.nn as nn class FocalLoss(nn.Module):def __init__(self, alpha=1.0, gamma=2.0, reduction='mean'...
以下是多分类版本的代码: ```python import tensorflow as tf from keras import backend as K def focal_loss(gamma=2.0, alpha=0.25): def focal_loss_fixed(y_true, y_pred): epsilon = K.epsilon y_pred = K.clip(y_pred, epsilon, 1.0 - epsilon) cross_entropy = -y_true * K.log(y_pred...
α(alpha):平衡focal loss ,相对于非 α 平衡形式可以略微提高它的准确度。 现在让我们把训练好的模型与之前的模型进行比较性能。雷锋网雷锋网雷锋网 Focal Loss 模型: 精确度:99.94% 总错误分类测试集样本:766 + 23 = 789,将错误数减少了一半。
Pytorch实现focal_loss多类别和⼆分类⽰例我就废话不多说了，直接上代码吧！import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # ⽀持多分类和⼆分类 class FocalLoss(nn.Module):"""This is a implementation of Focal Loss with smooth label cross entropy ...