(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,概率分布q为实际输出,H(p,q)为交叉熵,则: H(p,q)=−∑x(p(x)logq(x)+(1−p(x))log(1...
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...
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()和NLLLoss()这两个函数。 input=torch.rand(3,5)target=torch.empty(3,dtype=torch.long).random_(5)loss_fn=CrossEntropyLoss(reduction='sum')loss=loss_fn(input,target)print(loss)_inp...
Cross Entropy Loss与Focal Loss的主要区别如下：1. 应用背景： Cross Entropy Loss：广泛应用于机器学习领域，特别是分类问题中，用于度量真实标记分布与模型预测分布之间的差异。 Focal Loss：专门针对目标检测任务中正负样本比例失衡的问题设计，旨在提升模型对困难样本的识别能力。2. 损失函数构成： Cross ...
Entropy Loss训练模型，待模型权重更新到一定阶段后，再逐步引入Focal Loss以应对不平衡样本问题。总结：Cross Entropy Loss是分类问题中常用的损失函数，适用于平衡样本的情况；而Focal Loss则是针对不平衡样本问题设计的损失函数，通过调整权重和关注稀有类别样本，提高模型对不平衡数据的分类性能。
一、cross entropy loss 二、weighted loss 三、focal loss 四、dice soft loss 五、soft IoU loss 总结: 一、cross entropy loss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。
在上图中,模型无法预测摩托车的原因是因为该模型是使用了Binary Cross Entropy loss,这种训练目标要求模型 对自己的预测真的很有信心。而Focal Loss所做的是,它使模型可以更"放松"地预测事物,而无需80-100%确信此对象是“某物”。简而言之,它给模型提供了更多的自由,可以在进行预测时承担一些风险。这在处理高度...
其实也就是和官网上所说的一样,CrossEntropyLoss()是对输出计算softmax(),在对结果取log()对数,最后使用NLLLoss()得到对应位置的索引值。 Focal Loss原理和实现 Focal Loss来自于论文Focal Loss for Dense Object Detection,用于解决类别样本不平衡以及困难样本挖掘的问题,其公式非常简洁: FL(p_t)=- \alpha_t...
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 ...