4 多分类 focal loss 以及 dice loss 的pytorch以及keras/tf实现 4.1 pytorch 下的多分类 focal loss 以及 dice loss实现 dice loss class DiceLoss(nn.Module): def__init__(self):super(DiceLoss, self).__init__() defforward(self, input, target): N = target.size(0) smooth =1input_flat = ...
上面有说到 dice coefficient 是一种两个样本的相似性的度量函数,上式中,假设正样本 p 越大,dice 值越大,说明模型预测的越准,则应该 loss 值越小,因此 dice loss 的就变成了下式这也就是最终 dice loss 的样子。 为了能得到 focal loss 同样的功能,让 dice loss 集中关注预测不准的样本,可以与 focal lo...
常见的图像分割损失函数有交叉熵,dice系数,FocalLoss等。今天我将分享图像分割FocalLoss损失函数及Tensorflow版本的复现。 1、FocalLoss介绍 FocalLoss思想出自何凯明大神的论文《Focal Loss for Dense Object Detection》,主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。
损失函数是机器学习中十分重要的概念，它用于衡量模型在预测结果时的准确性。不同的损失函数适用于不同的情况，其中focal loss和dice loss是近年来较为流行的损失函数。1. Focal Loss Focal loss是针对分类任务的一种损失函数，它是在交叉熵损失函数的基础上提出的。交叉熵损失函数在训练过程中给予那些易于分类的样本...
FocalLoss和DiceLoss思想比较接近,都是为了减少模型对容易样本的关注而进行的loss优化,而GHMLoss除了对容易样本降权,还实现了对特别困难样本的轻微降权,因为特别困难的样本可以认为是离群…
Focal Loss 就是一个解决分类问题中类别不平衡、分类难度差异的一个 loss,总之这个工作一片好评就是了。 看到这个 loss,开始感觉很神奇,感觉大有用途。因为在 NLP 中,也存在大量的类别不平衡的任务。最经典的就是序列标注任务中类别是严重不平衡的,比如在命名实体识别中,显然一句话里边实体是比非实体要少得多,这...
重加权主要指的是在 loss 计算阶段,通过设计 loss,调整类别的权值对 loss 的贡献。比较经典的 loss 改进应该是 Focal Loss, GHM Loss, Dice Loss。 2.1 Focal Loss Focal Loss 是一种解决不平衡问题的经典 loss,基本思想就是把注意力集中于那些预测不准的样本上。
重加权主要指的是在 loss 计算阶段,通过设计 loss,调整类别的权值对 loss 的贡献。比较经典的 loss 改进应该是 Focal Loss, GHM Loss, Dice Loss。 2.1 Focal Loss Focal Loss 是一种解决不平衡问题的经典 loss,基本思想就是把注意力集中于那些预测不准的样本上。
1 L1Loss(绝对值损失函数) 2 CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数) 3 NLLLoss(最大似然损失函数) 4 MSELoss(平方损失函数) 5 DiceLoss(用于计算两个样本点的相似度的距,主要应用,语义分割等) 6 Focal Loss 7 Chamfer Distance(CD、倒角距离) 8 Earth Mover’s Distance (EMD、推土机距离) 9 Density-aware Cha...
Our proposed loss function is a combination of BCE Loss, Focal Loss, and Dice loss. Each one of them contributes individually to improve performance further details of loss functions are mentioned below, (1) BCE Loss calculates probabilities and compare