代码 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariableclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self, class_num, alpha=None, gamma=2, size_average=True):super(FocalLoss, self).__init__()ifalphaisNone:# alpha 是平衡因子self.alpha = Variable(torch.ones(clas...
exp(-logp) loss = (1 - p) ** self.gamma * logp return loss.mean() 上面是Focal Loss的pytorch实现的核心代码。主要是使用torch.nn.CrossEntropyLoss来实现。代码中最核心的部分有两个部分: - torch.nn.CrossEntropyLoss - 将Cross entropy loss改为Focal loss 这里看看torch.nn.CrossEntropyLoss的注释 ...
网上有很多code都有问题,特将经测试无误的正确的code公布如下(pytorch): importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassfocal_loss_multi(nn.Module):def__init__(self,alpha=[0.1,0.2,0.3],gamma=2,num_classes=3,size_average=True):super(focal_loss_multi,self).__init__()self.size...
else: BCE_loss=F.binary_cross_entropy(inputs, targets,reduce=False) pt=torch.exp(-BCE_loss) F_loss=self.alpha*(1-pt)**self.gamma*BCE_loss ifself.reduce: returntorch.mean(F_loss) else: returnF_loss
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)...
这是Focal loss在Pytorch中的实现。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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.gam...
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...
这是Focal loss在Pytorch中的实现。 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])....
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、
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 __...