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(pt)=−αt(1−pt)γlog(pt) pt是模型预测的结果的类别概率值。−log(pt)和交叉熵损失函数一致,因此当前样本类别对应的那个pt如果越小,说明预测越不准确, 那么 (1−...
多分类focal loss class MultiCEFocalLoss(torch.nn.Module): def __init__(self, class_num, gamma=2, alpha=None, reduction='mean'): super(MultiCEFocalLoss, self).__init__() if alpha is None: self.alpha = Variable(torch.ones(class_num, 1)) else: self.alpha = alpha self.gamma = ...
从公式上看,多分类Focal Loss和二分类Focal Loss没啥区别,也是加上一个调节因子weight=(1-pt)^gamma和alpha。 多分类Focal Loss的Tensorflow实现 首先看一下多分类交叉熵损失函数的实现 def test_softmax_cross_entropy_with_logits(n_classes, logits, true_label): epsilon =1.e-8# 得到y_true和y_pred y...
对于二分类问题,真实标签可以是0或1;对于多分类问题,真实标签是每个类别的标签。 2.计算样本属于正类别的概率。对于二分类问题,概率可以使用sigmoid或softmax函数计算;对于多分类问题,概率可以直接使用softmax函数计算。 3.计算Focal Loss。Focal Loss的计算公式为:FL(p_t) = (1 - p_t)^gamma * log(p_t),...
对于多分类情况，实现Focal Loss相对二分类更为复杂。首先，理解其函数输入：模型预测输出（未经过softmax，形状为(bs, num_classes)）与实际类别标签（形状为(bs)，未经过one_hot编码）。实现过程包括：1. 计算预测输出与实际标签之间的交叉熵损失。2. 根据公式调整损失值，着重增强对预测不准确样本的...
多分类 Focal Loss 公式的构建基于传统的交叉熵损失。通过引入权重因子,对不同类别的样本给予不同的重视程度。其核心思想是降低易分类样本的权重,增加难分类样本的影响。公式中的参数可以调整对难易样本的关注度。多分类 Focal Loss 能够有效提高模型在不平衡数据上的性能。该公式在处理具有多个类别的复杂任务时表现...
将Focal Loss 应用于欺诈检测任务 为了演示,我们将会使用 Kaggle上的欺诈检测数据集 构建一个分类器,这个数据及具有极端的类不平衡问题,它包含总共6354407个正常样本和8213个欺诈案例,两者比例约为733:1。对这种高度不平衡的数据集的分类问题,若某模型简单猜测所有输入样本为“正常”就可以达到733 /(733 + 1)= 99...
3 Focal Loss 从另外一个角度来看类别不均衡问题,可以认为少数类样本是一种难以分类的样本,因为模型总容易把它们分错。定义一个指标来衡量样本的难易程度: 其中,p是模型预测值,y是真实值。 越大说明模型越容易分错。通常,简单样本是难样本的指数倍数。因此,即使难样本单个样本被分错,损失较大,但是奈何其群体数...
3.1 再看Focal Loss 在一阶段目标检测器中,Focal Loss是前景-背景不平衡问题的解决方案。它重新分配了易样本和难样本的损失贡献,大大削弱了大多数背景样本的影响。二分类Focal Loss公式为: 表示一个候选目标的预测置信度得分,而术语是平衡正样本和负样本的重要性的参数。调节因子是Focal Loss的关键组成部分。通过预测...
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...