(二)Cross Entropy Loss定义 1、二分类(sigmoid) 2、多分类(softmax) 3、Pytorch中的Cross Entropy (三)Cross Entropy Loss的硬截断和软化 1、硬截断(有选择地更新模型) 2、软化(用sigmoid可导函数近似 ) (四)Focal Loss 1、演变过程 2、表达式 3、理解 Focal Loss 为什么有效 4、Pytorch实现 5、注意事项 ...
一、Cross Entropy Loss交叉熵是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度,刻画的是实际输出与期望输出的距离,也就是交叉熵的值越小,两个概率分布就越接近。 1. CE Loss的定义假设概率分布p为期望输出,概率分…
Dice loss是针对前景比例太小的问题提出的,dice系数源于二分类,本质上是衡量两个样本的重叠部分。 对于神经网络的输出,分子与我们的预测和标签之间的共同激活有关,而分母分别与每个掩码中的激活数量有关,这具有根据标签掩码的尺寸对损失进行归一化的效果。 对于每个类别的mask,都计算一个 Dice 损失: 将每个类的 Dic...
本文总结了两个分类问题中的损失函数：Cross Entropy Loss和Focal Loss。Cross Entropy Loss基于信息论的熵和KL散度，以及最大似然估计来推导。通过最小化KL散度，实现预测分布与目标分布的接近。最大似然估计则从概率分布的角度出发，推导出最小化交叉熵等价于求解最大似然估计的问题。在二分类中，使用sig...
在机器学习中，交叉熵损失函数Cross Entropy Loss以其度量真实标记分布（p）与模型预测分布（q）差异的能力而广泛应用。它基于信息论概念，通过与信息熵的结合，形成一个易于计算且有助于优化模型的Loss函数。交叉熵的优势在于它能控制梯度下降的速率，避免了均方误差损失函数中学习速率减小的问题。而Focal ...
CrossEntropyLoss传入的值为两个，分别是input和target。输出只有一个Output。更多参数解释如下图所示：二维情况下对应的5分类交叉熵损失计算（官网示例）：高维情况下对应的交叉熵计算：Pytorch中的CrossEntropyLoss()是将logSoftmax()和NLLLoss()函数进行合并的，也就是说其内在实现就是基于logSoftmax()...
Focal loss Focal Loss for Dense Object Detection focal loss的设计很巧妙,就是在cross entropy的基础上加上权重,让模型注重学习难以学习的样本,训练数据不均衡中占比较少的样本,相对放大对难分类样本的梯度,相对降低对易分类样本的梯度,并在一定程度上解决类别不均衡问题。
Focal Loss论文学习 ,文中提出了改进的交叉熵损失函数(cross-entropy, CE),即焦点损失函数(Focal Loss, Fl)。二分类任务的交叉熵损失函数公式如下: p是类别预测概率,取值在0-1之间,y是标签值为+1或者-1 二分类任务的Focal Loss公式如下: 其中γ的取值需要经过实验测试得到性能最好的值。 Focal Loss在交叉熵...
在理解Focal Loss前,需要先深刻理一下交叉熵损失,和带权重的交叉熵损失。然后我们从样本权重的角度出发,理解Focal Loss是如何分配样本权重的。Focal是动词Focus的形容词形式,那么它究竟Focus在什么地方呢?(详细的代码请看Gitee)。 1 交叉熵# 1.1 交叉熵损失(Cross Entropy Loss)#...
为了解决这个问题,研究者引入了 ASL1 Loss: 在此基础上对梯度模长的分布进行统计并实施均衡化的操作。 实验结果 在COCO 的 minival 集上,GHM-C Loss 与标准 Cross Entropy Loss,使用 OHEM 采样下 Cross Entropy,以及 Focal Loss 的比较如下: GHM-R 与 Smooth L1 Loss 以及 ASL1 Loss 的 baseline 比较如下...