焦点损失函数focal loss 有两个可调的参数。 焦点参数γ(gamma)平滑地调整简单样本被加权的速率。当γ= 0时, focal loss 效果与交叉熵函数相同,并且随着 γ 增加,调制因子的影响同样增加(γ = 2在实验中表现的效果最好)。α(alpha):平衡focal loss ,相对于非 α 平衡形式可以略微提高它的准确度。现在让我们...
alpha=[0.1,0.2,0.3],gamma=2,num_classes=3,size_average=True):super(focal_loss_multi,self).__init__()self.size_average=size_averageifisinstance(alpha,(float,int)):#只设置第一类别的权重self.alpha=torch.zeros(num_classes)self.alpha[0]+=alphaself.alpha[1:]+=(1...
classFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,gamma=2,alpha=1,size_average=True):super(FocalLoss,self).__init__()self.gamma=gammaself.alpha=alphaself.size_average=size_averageself.elipson=0.000001defforward(self,logits,labels):"""cal culates losslogits: batch_size * labels_length * seq_len...
理论定义:Focal Loss可以看作是一个损失函数,它使容易分类的样本权重降低,而对难分类的样本权重增加。 数学定义:Focal loss 调变因子(modulating factor)乘以原来的交叉熵损失。 公式为: (1-pt)^γ为调变因子,这里γ≥0,称为聚焦参数。 从上述定义中可以提取出Focal Loss的两个性质: 当样本分类错误时,pt趋于0...
3、网络采用的是VGG16网络结构,损失函数是多类别Focalloss,alpha设置比例都是1:1:1,gama参数设置成4,学习率是0.001,droupout是0.5,epoch是20,batchsize是64. 4、训练结果 训练损失函数结果 训练精度函数结果 验证损失函数结果 验证精度函数结果 四、验证数据结果 ...
二分类Focal Loss 上边引入了alpha参数可以缓解类别不均衡问题,但是无法处理难易样本不均衡问题。为了处理难易样本不均衡的问题,可以引入一个调节因子(1-pt)gamma,例如gamma=2,则调节因子就是(1-pt)2。这个调节因子是个小于1的,所以可以起到衰减的作用,而且pt越接近1(模型置信度越高,说明样本越简单),衰减的越厉...
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...
class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, class_num, alpha=None, gamma=2, size_average=True): super(FocalLoss, self).__init__() if alpha is None: # Variable的requires_grad参数默认不进行求导 self.alpha = Variable(torch.ones(class_num, 1)) else: if isinstance(alpha, Variable...
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...
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。在训练过程中,这些容易分类的样本的准确率可以达到99%,而那些难分类的样本的准确率则很差。问题就在于,那些容易分类的样本仍然在贡献着loss,那我们为什么要给所有的样本同样的权值...