Focalloss的Pytorch实现 Focal Loss通过引入一个可调节的参数gamma来改变损失函数的形状,以便更加关注困难样本。对于容易分类的样本,gamma可以接近0,使其对损失函数的贡献减小;对于难分类的样本,gamma可以增大,使其对损失函数的贡献增加。 FL(p_t) = -α_t(1-p_t)^γ * log(p_t) 下面是基于PyTorch的Focal ...
时,Focal Loss就等于原来的交叉熵。 二、pytorch代码实现 """ 以二分类任务为例 """fromtorchimportnnimporttorchclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,gama=1.5,alpha=0.25,weight=None,reduction="mean")->None:super().__init__()self.loss_fcn=torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=weight,reduction...
Focal Loss 为: 其中 以上公式为下面实现代码的基础。 采用基于pytorch 的yolo2在VOC的上的实验结果如下: 在单纯的替换了CrossEntropyLoss之后就有1个点左右的提升。效果还是比较显著的。本实验中采用的是darknet19, 要是采用更大的网络就可能会有更好的性能提升。这个实验结果已经能很好的说明的Focal Loss 的对于...
2 PyTorch多分类实现 二分类的focal loss比较简单,网上的实现也都比较多,这里不再实现了。主要想实现一下多分类的focal loss主要是因为多分类的确实要比二分类的复杂一些,而且网上的实现五花八门,很多的讲解不够详细,并且可能有错误。 首先,明确一下loss函数的输入: 一个pred,shape为(bs, num_classes),并且未经...
, Focal loss 相当于 Cross Entropy loss。实际应用中一般取 。 另一种平衡版本的 focal loss, 在论文的实验中能获得更好的结果: pytorch 实现: https://github.com/facebookresearch/fvcore/blob/main/fvcore/nn/focal_loss.py # Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates. All Rights Reserved.imp...
同时,在平衡数据分布中,所有 \gamma_{v}^{j}=0 的EFL都相当于Focal Loss。这种吸引人的特性使得EFL可 以很好地应用于不同的数据分布和数据采样器之中。 PyTorch实现如下: @LOSSES_REGISTRY.register('equalized_focal_loss') class EqualizedFocalLoss(GeneralizedCrossEntropyLoss): def __init__(self, name=...
FocalLoss的pytorch代码实现 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 classFocalLoss(nn.Module): def__init__(self, alpha=1, gamma=2, logits=False,reduce=True): super(FocalLoss,self).__init__() self.alpha=alpha...
绘制pytorch的loss曲线 pytorch focal loss,对于二分类问题,使用softmax或者sigmoid,在实验结果上到底有没有区别(知乎上相关问题讨论还不少)。最近做的相关项目也用到了这一块,从结果上来说应该是没什么区别,但是在模型上还是存在一定差异性的(可以应用于多模型融合、
图6 Focal Loss的代码实现 3.3 GHM Loss Focal Loss主要结合样本的难易区分程度来解决样本不均衡的问题,使得整个Loss的曲线平滑稳定的下降,但是对于一些特别难区分的样本比如离群点会存在问题。可能一个模型已经收敛训练的很好了,但是因为一些比如标注错误的离群点使得模型去关注这些样本,反而降低了模型的效果。比如下面...
这是Focal loss在Pytorch中的实现。 代码语言:javascript 复制 classWeightedFocalLoss(nn.Module):"Non weighted version of Focal Loss"def__init__(self,alpha=.25,gamma=2):super(WeightedFocalLoss,self).__init__()self.alpha=torch.tensor([alpha,1-alpha]).cuda()self.gamma=gamma ...