假设类别为c,在onehot编码中,对于一个样本,除了类别c的位置值为1外,其他地方为零,在计算交叉熵时,为零的地方的值就相当于丢失了,并没有参与训练,所以为了让他们参与训练可以,类比二分类,再加上一项(1-y)log(1-y),这样原来是零的地方也参与了训练 Focal loss缺点(腾讯面试): (1) 对异常样本敏感: 假如训...
从公式中不难看出,Focal Loss 是针对二分类任务(正负样本分类)设计的。 在实际应用中,假设有 C 个类别,采用 one-hot 形式编码,则网络存在 C 个分类器,每个分类器都应用相同形式的 Focal Loss 进行计算。每个前景样本可以看做 C-1 个负样本和1个正样本,而每个背景类别可以看做 C 个负样本。Focal Loss 提升...
onehot_y = to_categorical(y, num_classes=3) total_loss = 0 for i in range(len(p)): total_loss += category_cross_entropy(p[i], onehot_y[i]) # p [[0.44738859 0.50149158 0.99165305] [0.66047294 0.55890212 0.49924387] [0.2049042 0.99509507 0.47469392] [0.84587505 0.37910283 0.42233321] [0...
对应的Focal Loss为 将at pt展开 还是二分类,我们把激活函数换成softmax,我们知道sotmax输出的是每个类的概率值,和为1。使用softmax时样本的标签为onehot形式(y1,y2),二分类情况下,第1类标签为(1,0),第二类标签为(0,1).假设softmax输出为(p1,p2)分别对应1,2类的概率。 则以softmax为激活的二分类的交...
focal loss 中的 one hot embedding 实现 https://blog.csdn.net/csdnJenny/article/details/81629824
很简单,调整损失函数即可,这里主要借鉴了hinge loss和triplet loss的思想。一般常用的交叉熵损失函数是(y为one-hot表示,^y为经过softmax后的输出):Lold=−∑ylog^y 实际上交叉熵损失函数的严格定义为: L(^y,y)=−∑(ylog^y+(1−y)log(1−^y)) 但PyTorch官方实现的CrossEntropyLoss()函数的形式...
论文:《Focal Loss for Dense Object Detection》 目前在目标检测领域里二阶段的方法精度是优于一阶段的,尽管一阶段的检测器处理的是更密集的样本,应该可以做到更快、更简单,作者认为没有实现这种期望的原因是在于正负样本的极度不平衡(前景和背景),所以作者提出了一个新的 loss,称为 Focal Loss,它通过修改标准的...
Focal Loss 是为了解决一阶段检测算法中极度类别不平衡的情况(比如正负样本比 1:1000)所设计的 loss 函数,它是对标准的交叉熵函数的修改。 首先,标准的交叉熵函数公式如下: CE(p,y)=CE(pt)=−log(pt) 其中y 表示样本的真实标签,这里用二分类举例,所以 y 的取值就是 1 或者 -1,而 p 是模型预测的概率...
target的形状为( N ) / ( N, d1, d1, … ) ,前者对应二维情况,后者对应高维情况。注意的是target的值对应的是类别对应的索引,不是one-hot的形式。 Output的形状和target的形状一致。 更多参数解释如下图所示: 二维情况下对应的5分类交叉熵损失计算(官网示例): ...
def soft_dice_loss(y_true, y_pred, epsilon=1e-6):'''Soft dice loss calculation for arbitrary batch size, number of classes, and number of spatial dimensions.Assumes the `channels_last` format.# Argumentsy_true: b x X x Y( x Z...) x c One hot encoding of ground truthy_pred: ...