deffocal_loss(y_true,y_pred,alpha=0.25,gamma=2):epsilon=1e-5y_pred=tf.clip_by_value(y_pred,epsilon,1-epsilon)logits=tf.log(y_pred/(1-y_pred))weight_a=alpha*tf.pow((1-y_pred),gamma)*y_true weight_b=(1-alpha)*tf.pow(y_pred,gamma)*(1-y_true)loss=tf.log1p(tf.exp(-log...
Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^) 对于二分类问题,先简化公式: Loss=L(y,p^)=−log(p^)−log(1−p^) 对于所有样本来说,假设N为总样本量,m为正样本量,n为负样本量,当m << n时,负样本就会在损失函数里占据主导地位,由于损失函数的倾斜,模型训练过程中会倾向于样本多...
一、Focal Loss公式 先放出Focal loss的公式: FL(pt)=−(1−pt)γlog(pt) 其中: pt={pif y=11−potherwise γ 为常数,当其为0时,FL就和普通的交叉熵损失函数一致了。 γ 不同取值,FL曲线如下: 图一Focal loss不同gamma曲线图 二、Focal Loss求导 这里提一下二元交叉熵损失函数,即label不为...
focal loss公式介绍 focal loss公式为：$F L ( p t ) = - ( 1 - p t )^\gamma \log ( p t )$，其中$pt$表示样本属于正类的概率，$\gamma$是一个可调节的超参数。这个公式的提出是为了解决样本不均衡问题，特别是在目标检测任务中。由于正负样本的不均衡，一些传统的损失函数（如交叉熵损失）可能...
Focal Loss是用来解决目标检测里正负样本不平衡问题的损失函数 ,公式是FL(p_t)=-α_t(1 p_t)^γlog(p_t)。这里面有两个关键参数,γ和平衡参数α_t,下面说说它们一般咋取值。 γ(调制因子的指数)。 取值范围:一般在0到5之间取值。 常见取值:好多目标检测的研究和实际操作中,经常会把γ取成2。就像Retina...
Focal Loss 的公式如下: Focal Loss 的完整公式可以写为: 其中 表示经过sigmoid的预测值。本文实现的是完整版的公式,而且没有引入额外的封装函数。 2、代码 AI检测代码解析 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F ...
//power_prob_ blob就是公式(1)中的第一项,log_prob_是第二项14loss -= power_prob_data[index] *log_prob_data[index];15++count;16}17} (3) focal_loss_layer.cpp中的Backward_cpu函数: 1for(inti =0; i < outer_num_; ++i) {2for(intj =0; j < inner_num_; ++j) {3//label4const...
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:...
三、负样本的α值到底该是0.25还是0.75呢?这个问题对应Focal Loss中的超参数α的调参。 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...