Focal Loss参数设置 Focal Loss是在标准交叉熵损失基础上进行修改得到的,主要用于解决目标检测等领域中的类别不平衡和样本分类难度不平衡问题。它增加了容易和难分样本的权重,使得模型在训练时更专注于难分类的样本。Focal Loss有两个核心参数:alpha和gamma。 1. Focal Loss的参数需求 Focal Loss的参数主要包括: alpha...
一般情况下,建议将γ设置为正值。当γ=0时,Focal Loss退化为交叉熵损失函数。 3.3 参数选择建议 在实际应用中,参数选择需要结合具体问题、数据集和模型进行综合考虑。以下是一些建议: 1. 首先观察数据集中正负样本数量差异程度。如果类别不平衡问题严重,可以考虑增大正样本权重系数。 2. 根据经验或实验结果,选择合适...
focal loss是由何凯明提出的一种修正交叉熵损失函数,它引入了一个修正因子,能够有效地减小易分类样本对损失函数的贡献,从而让模型更加关注难以分类的样本。这一点对于解决类别不平衡问题非常重要。 在选择focal loss的参数时,最重要的参数就是调节因子(gamma)和平衡因子(alpha)。调节因子决定了易分类样本对损失函数的...
调节因子 \left(1-p_{t}\right) \gamma 是Focal Loss的关键组成部分。通过预测分数 p_{t} 和Focal参数 \gamma,降低了简单样本的损失,侧重于困难样本的学习。 大量的阴性样本易于分类,而阳性样本通常很难分类。因此,阳性样本与阴性样本之间的不平衡可以大致看作是容易样本与困难样本之间的不平衡。Focal参数 \...
实际使用中,一般设置为类别的逆反频率,即频率低的类别权重应该更大,比如稀少的正样本的为负样本的频率。或者当作一个超参数。 但是,这种做法只是平衡了正负样本的重要性,无法区分容易(easy)样本和困难(hard)样本,这也是类别不均衡的数据集很容易出现的问题:容易分类的样本贡献了大部分的 loss,并且主导了梯度。
在类的初始化函数中,我们设置了两个参数gamma和alpha,分别用于调整易分类样本的权重和平衡正负样本的权重。 类的前向传播函数forward接收两个输入参数:inputs和targets。inputs是模型的预测输出,targets是真实标签。我们首先使用F.binary_cross_entropy_with_logits计算二值交叉熵损失函数并禁用了缩减操作,得到BCE_loss...
在lgb.train中通过参数fobj和feval来自定损失函数和评估函数,代码如下: model=lgb.train(params={'learning_rate':0.01,'seed':2021},train_set=fit,num_boost_round=10000,valid_sets=(fit,val),valid_names=('fit','val'),early_stopping_rounds=20,verbose_eval=100,fobj=logloss_objective,feval=logloss...
此时通过增大阴性样本损失权重, 可以缓解这个问题. 这大概就是 focal loss 中,
此时通过增大阴性样本损失权重, 可以缓解这个问题. 这大概就是 focal loss 中,
相比于公式2来说,Focal Loss添加了参数γ从置信的角度来加权Loss值。假如γ设置为0,那么公式3蜕变成了基于类别的加权也就是公式2;下面重点看看如何通过设置参数r来使得简单和困难样本对Loss的影响。当γ设置为2时,对于模型预测为正例的样本也就是p>0.5的样本来说,如果样本越容易区分那么(1-p)的部分就会越小,相...