下面是基于PyTorch的Focal Loss代码实现: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma=2, alpha=0.25): super(FocalLoss, self).__init__ self.gamma = gamma self.alpha = alpha def forward(self, inputs...
首先,明确一下loss函数的输入: 一个pred,shape为(bs, num_classes),并且未经过softmax; 一个target,shape为(bs),也就是一个向量,并且未经过one_hot编码。 通过前面的公式可以得出,我们需要在loss实现是做三件事情: 找到当前batch内每个样本对应的类别标签,然后根据预先设置好的alpha值给每个样本分配类别权重 ...
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...
其中alpha 是对每个类别在训练数据中的频率有关, 但是下面的实现我们是基于alpha=1进行实验的。 标准的Cross Entropy 为: Focal Loss 为: 其中 以上公式为下面实现代码的基础。 采用基于pytorch 的yolo2在VOC的上的实验结果如下: 在单纯的替换了CrossEntropyLoss之后就有1个点左右的提升。效果还是比较显著的。本实...
, 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 # Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates. All Rights Reserved.imp...
同时,在平衡数据分布中,所有 \gamma_{v}^{j}=0 的EFL都相当于Focal Loss。这种吸引人的特性使得EFL可 以很好地应用于不同的数据分布和数据采样器之中。 PyTorch实现如下: @LOSSES_REGISTRY.register('equalized_focal_loss') class EqualizedFocalLoss(GeneralizedCrossEntropyLoss): def __init__(self, name=...
pytorch实现focal loss的两种方式(现在讨论的是基于分割任务) 在计算损失函数的过程中考虑到类别不平衡的问题,假设加上背景类别共有6个类别 ''' def compute_class_weights(histogram): classWeights = np.ones(6, dtype=np.float32) normHist = histogram / np.sum(histogram) ...
绘制pytorch的loss曲线 pytorch focal loss,对于二分类问题,使用softmax或者sigmoid,在实验结果上到底有没有区别(知乎上相关问题讨论还不少)。最近做的相关项目也用到了这一块,从结果上来说应该是没什么区别,但是在模型上还是存在一定差异性的(可以应用于多模型融合、
文本分类(六):不平衡文本分类,Focal Loss理论及PyTorch实现, 摘要:本篇主要从理论到实践解决文本分类中的样本不均衡问题。首先讲了下什么是样本不均衡现象以及可能带来的问题;然后重点从数据层面和模型层面讲解样本不均衡问题的解决策略。数据层面主要通过欠采样和过
这是Focal loss在Pytorch中的实现。 代码语言:javascript 复制 classWeightedFocalLoss(nn.Module):"Non weighted version of Focal Loss"def__init__(self,alpha=.25,gamma=2):super(WeightedFocalLoss,self).__init__()self.alpha=torch.tensor([alpha,1-alpha]).cuda()self.gamma=gamma ...