多分类focalloss损失函数 多分类focalloss损失函数 多分类Focal Loss是处理多分类问题的有效损失函数 。其旨在解决多分类任务中类别不平衡等问题 。Focal Loss最早由林佟洋等人提出用于目标检测 。多分类Focal Loss是对传统交叉熵损失的改进 。它通过引入调制因子来降低易分类样本的权重 。调制因子与预测概率和难易程度...
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...
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 ...
=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...
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...
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...
多标签分类中存在类别不平衡的问题,想要尝试用focalloss损失函数,但是网上很少有多标签分类的损失函数设计,终于在kaggle上别人做的keras下的focalloss中举例了多标签问题: Focalloss for Keras 代码和例子如下: Focal loss主要思想是这样:在数据集中,很自然的有些样本是很容易分类的,而有些是比较难分类的。在训练过程...
多分类Focal Loss与二分类Focal Loss有何不同? 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma = 2, alpha = 1, size_average = True): super(FocalLoss, self).__init__() self.gamma = gamma self.alpha = alpha self.size_average ...
y = torch.LongTensor([0 for x in range(16)])# 类别的样本比例为X,alpha为1-X,样本量越多受到的重视应该越小 alpha = torch.tensor([[0.43],[0.75],[0.82]]) class_num = 3 class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, class_num, alpha=None, gamma=2, size_average=True): super...
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...