这时候思路就很明显了,要想“软化”这个 loss,就得“软化”θ(x),而软化它就再容易不过,它就是 sigmoid 函数(不懂可以去看sigmoid图像)。我们有: 所以很显然,我们将θ(x)替换为σ(Kx)即可: 现在跟 Focal Loss 做个比较。 Focal Loss Kaiming 大神的 Focal Loss 形式是: 如果落实到ŷ =σ(x)这个预...
上面有说到 dice coefficient 是一种两个样本的相似性的度量函数,上式中,假设正样本 p 越大,dice 值越大,说明模型预测的越准,则应该 loss 值越小,因此 dice loss 的就变成了下式这也就是最终 dice loss 的样子。 为了能得到 focal loss 同样的功能,让 dice loss 集中关注预测不准的样本,可以与 focal lo...
Focal Dice Loss:结合了Focal Loss和Dice Loss的特点,用于解决医学图像分割等问题。Dice Loss在处理类别不平衡时效果较好,而Focal Loss可以更好地处理难易样本。Focal Dice Loss结合了两者的优势,并在图像分割任务中取得了较好的效果。 综上所述,虽然Focal Loss在解决类别不平衡问题上具有一定的优势,但也存在一些缺点。
最近在工作中也是碰到这个问题,花了些时间梳理并实践了类别不均衡问题的解决方式,主要实践了“魔改”loss(focal loss, GHM loss, dice loss 等),整理如下。 所有的 Loss 实践代码在这里: https://github.com/shuxinyin/NLP-Loss-Pytorch 数据不均衡问题也可以说是一个长尾问题,但长尾那部分数据往往是重要且不能...
refinenet语义分割 语义分割focal loss 在语义分割任务中,根据数据的分布情况可选择不同的损失函数对网络输出和标签进行数值运算,以达到较优的训练效果。特别,在数据样本不均衡以及样本难易程度不同时,选择FocalLoss和DiceLoss往往能起到事半功倍的效果。本博客针对CrossEntropy、FocalLoss和DiceLoss三类损失函数进行了如下...
数据类别不均衡问题应该是一个极常见又头疼的的问题了。最近在工作中也是碰到这个问题,花了些时间梳理并实践了类别不均衡问题的解决方式,主要实践了“魔改”loss(focal loss, GHM loss, dice loss 等),整理如下。 所有的 Loss 实践代码在这里: https://github.com/shuxinyin/NLP-Loss-Pytorch ...
4.1 pytorch 下的多分类 focal loss 以及 dice loss实现 dice loss class DiceLoss(nn.Module): def__init__(self):super(DiceLoss, self).__init__() defforward(self, input, target): N = target.size(0) smooth =1input_flat = input.view(N, -1) ...
label-smooth, amsoftmax, partial-fc, focal-loss, triplet-loss, lovasz-softmax. Maybe useful cudapytorchematriplet-losslabel-smoothingfocal-lossamsoftmaxdice-lossmishlovasz-softmaxpartial-fc UpdatedOct 17, 2024 Python lonePatient/BERT-NER-Pytorch ...
pytorch-loss My implementation of label-smooth, amsoftmax, focal-loss, dual-focal-loss, triplet-loss, giou-loss, affinity-loss, pc_softmax_cross_entropy, ohem-loss(softmax based on line hard mining loss), large-margin-softmax(bmvc2019), and dice-loss(both generalized soft dice loss and ...
Focal Loss 交叉熵 二分类交叉熵损失函数 现定义如下的 得到变形后的损失函数如下: 平衡交叉熵 一般为了解决类别不平衡的问题,会在损失函数中每个类别前增加一个权重因子∈ [0, 1]来协调类别不平衡。使用类似的方式定义,得到二分类平衡交叉熵损失函数: Focal Loss 类别极度不平衡在训练中 pytorch的损失函数理解 ...