(二)Cross Entropy Loss定义 1、二分类(sigmoid) 2、多分类(softmax) 3、Pytorch中的Cross Entropy (三)Cross Entropy Loss的硬截断和软化 1、硬截断(有选择地更新模型) 2、软化(用sigmoid可导函数近似 ) (四)Focal Loss 1、演变过程 2、表达式 3、理解 Focal Loss 为什么有效 4、Pytorch实现 5、注意事项 ...
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/...
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...
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...
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=...
loss = loss.sum()returnlossclassBCEFocalLoss(torch.nn.Module):""" 二分类的Focalloss alpha 固定 """def__init__(self, gamma=2, alpha=0.25, reduction='elementwise_mean'):super().__init__() self.gamma = gamma self.alpha = alpha ...
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 ...
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...
pytorch损失函数binary_cross_entropy和binary_cross_entropy_with_logits的区别_czg792845236的博客-CSDN博客_binary_cross_entropy torch 关于focal loss二分类公式的一些变形可以参考：【论文解读】Focal Loss公式、导数、作用详解 - 知乎 (zhihu.com)使用纯pytorch代码实现focal loss Focal Loss 的Pytorch ...