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...
Pytorch中的Focal Loss实现 Pytorch官方实现的softmax_focal_loss Pytorch官方实现的sigmoid_focal_loss 何恺明大神的「Focal Loss」,如何更好地理解?,苏剑林,2017-12 https://github.com/artemmavrin/focal-loss/blob/master/src/focal_loss/_binary_focal_loss.py https://github.com/artemmavrin/focal-loss/blob/...
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=reduction)self.gama=gama self.alpha...
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...
2. 根据公式调整损失值，着重增强对预测不准确样本的敏感度。3. 考虑类别不平衡问题，通过调整α向量（长度等于类别数量）来赋予不同类别更高的权重。以下为三分类情况下的简洁PyTorch实现代码示例，注释中详细阐述各步骤：python import torch import torch.nn as nn class FocalLoss(nn.Module):def __...
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...
Pytorch实现focal_loss多类别和⼆分类⽰例我就废话不多说了，直接上代码吧！import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # ⽀持多分类和⼆分类 class FocalLoss(nn.Module):"""This is a implementation of Focal Loss with smooth label cross entropy ...
→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 ...
在分类模型训练过程中，Focal Loss是一种常用的优化方法。尽管在torch库中没有官方实现，许多现有实现存在错误或功能不足，如不支持类别权重设置或输入多维预测矩阵。因此，我们自行实现了一套Focal Loss，确保其适应多种应用场景。代码的核心部分包括处理多维输入、计算loss以及应用类别权重。我们首先处理输入...
:param size_average: (bool, optional) By default, the losses are averaged over each loss element...