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)可能会...
Focal Loss公式如下: FL(p_t) = -α_t (1 - p_t)γlog(p_t) 其中,p_t是模型的预测概率,α_t是每个类别的权重,γ是一种可调整的参数,可用于控制低概率预测的影响。当p_t接近1时,FL接近0。当p_t接近0时,FL接近无穷大。因此,这种损失函数可用于缓解高置信度误差问题。 在实践中,Focal Loss可以...
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...
简单验证,固定两个点y都为0,而p1=0.1,p2=0.4,gamma为0时,导数分别为1.11,1.66;当gamma为2时,导数为0.032,0.67;可见,Focal Loss中gamma增大后,较难分别样例(p=0.4)与较易分别样例(p=0.1)的权重比值大幅增加,使得网络更加关注hard negative。 三、Focal Loss与 α−balanced 交叉熵结合 什么是 α−balance...
focal loss的一个简单思想:把高置信度(p)样本的损失再降低一些! FL={−(1−p)γlog(p),ify=1−pγlog(1−p),ify=0(3) 举个例,γ取2时,如果p=0.968,(1−0.968)2≈0.001,损失衰减了1000倍! Focal Loss的最终形式结合了上面的公式(2). 这很好理解,公式(3)解决了难易样本的不平衡,公式(...
//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...
focal loss函数公式: 其中,(1) 为类别权重,用来权衡正负样本不均衡问题,倘若负样本越多,给负样本的 权重就越小,这样就可以降低负样本的影响。加一个小于1的超参数,相当于把Loss曲线整体往下拉一些,使得当样本概率较大的时候影响减小。; (2) 表示难分样本权重,用来衡量难分样本和易分样本,对于正类样本而言,预测...
一、Focal Loss 损失函数 首先我们看一下,交叉熵损失函数的公式: 这里y为真实样本的概率分布,p为预测的概率分布。这里为了简化推导我们可以重新定义pt: 所以,上述的交叉熵损失函数就变成了,如下形式: 并且有人提出带权重的交叉熵损失函数,其公式如下:
1.1 交叉熵损失(Cross Entropy Loss)# 有NN个样本,输入一个CC分类器,得到的输出为X∈RN×CX∈RN×C,它共有CC类;其中某个样本的输出记为x∈R1×Cx∈R1×C,即x[j]x[j]是XX的某个行向量,那么某个交叉熵损失可以写为如下公式: loss(x,class)=−log(exp(x[class])∑jexp(x[j]))=−x[class]...