ps. 其实sigmoid也可理解为多分类(2个输出值)的情况,负样本的输出永远为0就可以了。 代码实现 二分类focal loss class BCEFocalLoss(torch.nn.Module): def __init__(self, gamma=2, alpha=0.25, reduction='mean'): super(BCEFocalLoss, self).__init__() self.gamma = gamma self.alpha = alpha ...
Focal Loss是在论文[Focal Loss for Dense Object Detection](http://arxiv.org/abs/1708.02002)中提到,主要是为了解决one-stage目标检测中样本不均衡的问题。因为最近工作中也遇到了样本不均衡的问题,但是因为是多分类问题,Focal loss和网上提供的实现大都是针对二分类的,所以阅读论文。本文我将解释论文中的内容以及...
Focal Loss 模型: 精确度:99.94%总错误分类测试集样本:766 + 23 = 789,将错误数减少了一半。 混淆矩阵-focal loss模型 结论及导读 在这个快速教程中,我们为你的知识库引入了一个新的工具来处理高度不平衡的数据集 — Focal Loss。并通过一个具体的例子展示了如何在Keras 的 API 中定义 focal loss进而改善你...
=0.0: # 我这实现中的alpha只是起到了调节loss倍数的作用(调节倍数对训练没影响,因为loss的梯度才是影响训练的关键),要想起到调节类别不均衡的作用,要替换成数组,数组长度和类别总数相同,每个元素表示对应类别的权重。另外[这篇](https://blog.csdn.net/Umi_you/article/details/80982190)博客也提到了,alpha在多...
Focal loss 出自何恺明团队Focal Loss for Dense Object Detection一文,用于解决分类问题中数据类别不平衡以及判别难易程度差别的问题。文章中因用于目标检测区分前景和背景的二分类问题,公式以二分类问题为例。项目需要,解决Focal loss在多分类上的实现,用此博客以记录过程中的疑惑、细节和个人理解,Keras实现代码链接放在...
FocalLoss是在交叉熵函数的基础上进行的改进,改进的地方主要在两个地方 (1)、改进第一点如下公式所示。 首先在原有交叉熵函数基础上加了一个权重因子,其中gamma>0,使得更关注于困难的、错分的样本。比如:若 gamma = 2,对于正类样本来说,如果预测结果为0.97,那么肯定是易分类的样本,权重值为0.0009,损失函数值...
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...
二、Focal Loss 1. 目的:解决难易样本不均衡问题 2.方法:降低易分类样本的权重 3. 与OHEM区别: Ohem按loss大小选负样本,但忽略了那些loss较小的easy的负样本,虽然这些easy负样本loss很小,但数量多,加起来的loss较大,对最终loss有一定贡献。Focol Loss想把这些loss较小的也融入到loss计算中。想融入一些easy ...
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...
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...