网上有很多code都有问题,特将经测试无误的正确的code公布如下(pytorch): importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassfocal_loss_multi(nn.Module):def__init__(self,alpha=[0.1,0.2,0.3],gamma=2,num_classes=3,size_average=True):super(focal_loss_multi,self).__init__()self.size...
二分类问题的标准 loss 是交叉熵。 其中y∈{0,1} 是真实标签,ŷ 是预测值。当然,对于二分类我们几乎都是用 sigmoid 函数激活 ŷ =σ(x),所以相当于: 我们有 1−σ(x)=σ(−x)。 曾经针对“集中精力关注难分样本”这个想法提出了一个“硬截断”的 loss,形式为: 其中: 这样的做法就是:正样...
ce_loss = nn.functional.cross_entropy(pred, target, reduction='none')计算Focal Loss pred_prob = torch.softmax(pred, dim=1)[:, target]loss = self.alpha * (1 - pred_prob) ** self.gamma * ce_loss 根据需要选择损失计算方式 if self.reduction == 'mean':loss = loss.mean()...
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...
当然文章里面还拓展了一下pytorch的focalloss设计,这里不搬运了。 这个代码里面没有加入alpha权重,我想实现一下: 使用FL可以改善单个类别中正负样本的不平衡,提高难挖掘样本的分类精度,计算每个类别的权重W。使阳性病例数越多的疾病,权重越小,以平衡各类别之间的数据倾斜程度。因此,使用W和FL的乘积作为最终的损失函数...
loss = loss.sum()returnlossclassBCEFocalLoss(torch.nn.Module):""" 二分类的Focalloss alpha 固定 """def__init__(self, gamma=2, alpha=0.25, reduction='elementwise_mean'):super().__init__() self.gamma = gamma self.alpha = alpha ...
多分类Focal Loss 多分类交叉熵损失函数 首先看一下多分类的交叉熵损失函数: 其中y_i为第i个类别对应的真实标签(一个one-hot向量,只有第i个位置为1),f_i(x)为对应的模型输出值,也就是p_t,也就是经过softmax处理过的logits。直观的解释就是:对于每个样本,从p_t数组中选择第i个数取对数,再乘-1,就是这...
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...
→1,因子趋近于0,分类良好的样本的损失权重下降,如上图。 当 , 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 ...