下面我们将使用PyTorch实现Focal Loss。 首先,我们需要定义Focal Loss的损失函数类: 代码语言:javascript 复制 pythonCopy codeimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,gamma=2,alpha=0.25):super(FocalLoss,self).__init__()self.gamma=gamma self.a...
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...
首先需要加载pytorch的库 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Datasetimporttorchvisionimporttorchvision.transformsasFfromIPython.displayimportdisplayclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,weight=None,reduction='mean',gamma=0,eps=1e-7):super(FocalLoss,se...
以二分类focal loss=L_fl为例,y’表示模型预测结果,当标签y=1时,预测结果y’越接近于1则整体损失系数值越小,表示为简单样本;反之当y=1,而预测y’越接近于0,则其损失系数值越大。 注意这里的alpha设置,还是需要考虑清楚一些的,对于样本数量少的类别(如文中提到的正样本比负样本少),反而其权重要设置的小一...
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...
, 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...
详解Focal Loss以及PyTorch代码 原理 从17年被RetinaNet提出,Focal Loss 一直备受好评。由于其着重关注分类较差的样本的思想,Focal loss以简单的形式,一定程度解决了样本的难例挖掘,样本不均衡的问题。 代码 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariableclassFocalLoss(nn....
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,我们需要导入PyTorch库,因为它提供了张量操作和自动求导的功能,这对于实现损失函数至关重要。 python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F 定义Focal Loss损失函数的类: 接下来,我们定义一个名为FocalLoss的类,它继承自nn.Module。在这个类中,我们将实现Focal Loss的计算逻...
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...