首先,明确一下loss函数的输入: 一个pred,shape为(bs, num_classes),并且未经过softmax; 一个target,shape为(bs),也就是一个向量,并且未经过one_hot编码。 通过前面的公式可以得出,我们需要在loss实现是做三件事情: 找到当前batch内每个样本对应的类别标签,然后根据预先设置好的alpha值给每个样本分配类别权重 ...
时,Focal Loss就等于原来的交叉熵。 二、pytorch代码实现 """ 以二分类任务为例 """fromtorchimportnnimporttorchclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,gama=1.5,alpha=0.25,weight=None,reduction="mean")->None:super().__init__()self.loss_fcn=torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=weight,reduction...
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)可能会偏向于样本数量多的类别...
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...
Focal Loss是一种为应对类别不平衡与困难样本挖掘而设计的损失函数。其核心公式如下：公式中的p代表模型预测输出经过softmax处理后的概率值，y代表实际类别标签，而α则是类别权重系数。当预测不准确时，即预测概率越小，损失函数的计算值会增大，从而强化模型对困难样本的学习。这通过将困难样本赋予更高...
[公式][公式]pytorch中具体实现方法可以查看：CrossEntropyLoss — PyTorch 1.12 documentation [公式] [公式] [公式]代码来源：Focal Loss代码分析(公式修改版-知乎公式坑) - 知乎 (zhihu.com)代码实现的原理如下：pytorch中交叉熵损失函数所有表达式，类比(3)[公式] α-balanced交叉熵结合表达式 [公式...
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; ...
(1) focal loss <1> focal loss的函数形式为: (1) 其中,zk为softmax的输入,f(zk)为softmax的输出,-log(f(zk))为softmaxloss, alpha和gamma为focal loss超参。 <2> focal loss对其输入zj求导: 根据链式法则有: (2) 下面分别对(2)式中的两项求导: ...
以下是Focal Loss的简洁实现示例: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=0.25, gamma=2, reduction='mean'): super(FocalLoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma self....
公式:FL(p_t)=-\alpha_t(1-p_t)^\gamma log(p_t) 这里我们看一下官方的代码,代码一般比论文清楚 Facebook团队(也是focalloss作者)开源的,focalloss的代码是在detectron库里,但是代码中的loss是直接import fvcore这个库中的代码,所以我这里直接贴出了focalloss的源头。