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...
那么接下来我们搭建自己的focal loss替代原代码中的交叉熵损失函数 """ 先定义一下focal loss """ class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma=2, alpha=1): super(FocalLoss, self).__init__() self.gamma = gamma self.alpha = alpha def forward(self, inputs, targets): ce_loss ...
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...
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 ...
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) ...
, 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...
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...
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....
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、
SoftPool的pytorch代码实现 pytorch focal loss 从minst谈起 老规矩,我们继续从mnist开始 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5, 1) self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5, 1)...