(2)torch.nn.functional.nll_loss:负对数似然损失(Negative Log Likelihood Loss),用于多分类,其输入是torch.nn.functional.log_softmax的输出值 torch.nn.functional.nll_loss - PyTorch 2.1 documentation(3)torch.nn.CrossEntropyLoss或torch.nn.functional.cross_entropy:就是上面两个函数的组合,即nll_loss(log...
CrossEntropyLoss在Pytorch官网中,我们可以看到整个文档已经对该函数CrossEntropyLoss进行了较充分的解释。所以我们简要介绍其参数和传入的值的格式,特别是针对多分类的情况。 常见的传入参数如下所示: weight:传入的是一个list或者tensor,其检索对应位置的值为该类的权重。注意,如果是GPU的环境下,则传入的值必须是tensor...
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/...
alpha = alpha[idx] loss = -1* alpha * torch.pow((1- pt), gamma) * logptifself.size_average: loss = loss.mean()else: loss = loss.sum()returnlossclassBCEFocalLoss(torch.nn.Module):""" 二分类的Focalloss alpha 固定 """def__init__(self, gamma=2, alpha=0.25, reduction='elementw...
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...
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 ...
CrossEntropyLoss传入的值为两个，分别是input和target。输出只有一个Output。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）：高维情况下对应的交叉熵计算：Pytorch中的CrossEntropyLoss()是将logSoftmax()和NLLLoss()函数进行合并的，也就是说其内在实现就是基于logSoftmax()...
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、
一、来自Kaggle的实现(基于二分类交叉熵实现) classFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,alpha=1,gamma=2,logits=False,reduce=True):super(FocalLoss,self).__init__()self.alpha=alphaself.gamma=gammaself.logits=logitsself.reduce=reducedefforward(self,inputs,targets):ifself.logits:BCE_loss=F.bin...
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 __...