多分类 Focal Loss 对于噪声数据具有一定的鲁棒性。它能够减少模型对常见类别样本的过度拟合。公式的设计使得模型更加注重稀有类别的学习。在多分类任务中,它有助于平衡不同类别之间的学习难度。多分类 Focal Loss 可以根据具体问题进行灵活的调整和优化。其应用能够提升模型在多类别分类场景下的泛化能力。 公式的结构...
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 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...
深入理解二分类和多分类CrossEntropy Loss和Focal Loss二分类交叉熵在二分的情况下,模型最后需要预测的结果只有两种情况,对于每个类别我们的预测得到的概率为 p和 1-p,此时表达式为( 的\log底数是e): L=\frac…
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...
多分类版本因为每个样本其实只需要1个值(即y_true one-hot向量中值为1的那个),所以有些实现会用tf.gather简化计算; 二分类Focal Loss 二分类交叉熵损失函数 其中,y是ground truth 类别,p是模型预测样本类别为1的概率(则1-p是样本类别为0的概率)。
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...
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...
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 在多分类中的形式也很容易得到,其实就是: ŷt是目标的预测值,一般就是经过 softmax 后的结果。那我自己构思的L∗∗怎么推广到多分类?也很简单: 这里xt也是目标的预测值,但它是 softmax 前的结果。 结语 什么?你得到了跟 Kaiming 大神一样想法的东西?