Focal Dice Loss:结合了Focal Loss和Dice Loss的特点,用于解决医学图像分割等问题。Dice Loss在处理类别不平衡时效果较好,而Focal Loss可以更好地处理难易样本。Focal Dice Loss结合了两者的优势,并在图像分割任务中取得了较好的效果。 综上所述,虽然Focal Loss在解决类别不平衡问题上具有一定的优势,但也存在一些缺点。
1.Focal Loss focal loss是最初由何恺明提出的,最初用于图像领域解决数据不平衡造成的模型性能问题。本文试图从交叉熵损失函数出发,分析数据不平衡问题,focal loss与交叉熵损失函数的对比,给出focal loss有效性的解释。 Focal Loss的引入主要是为了解决难易样本数量不平衡(注意,有区别于正负样本数量不平衡)的问题,实际...
解决的问题：消除正负样本⽐例不平衡（One-Stage算法需要产⽣超⼤量的预选框，模型被⼤量负样本所主导，Focal Loss对此种情况卓有成效。），并且挖掘难负样本（难负样本即为⼀些很难区分是正样本还是负样本的负样本。其对⽴的就是⼀些简单的负样本，很容易区分出来是负样本，其前向传播的loss很⼩...
Focal Loss 为: 其中 四、代码实现 pytorch 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=alpha self.gamma=gamma self.logits=logits self.reduce=reducedefforward(self,inpu...
FocalLoss的出现,主要是为了解决 anchor-based (one-stage)目标检测网络的分类问题。 注意,这里是目标检测网络的分类问题,而不是分类问题,这两者是不一样的。区别在于,对于分配问题,一个图片一定是属于某一确定的类的;而检测任务中的分类,是有大量的anchor无目标的(可以称为负样本)。
在一阶段目标检测器中,Focal Loss是前景-背景不平衡问题的解决方案。它重新分配了易样本和难样本的损失贡献,大大削弱了大多数背景样本的影响。二分类Focal Loss公式为: 大量的阴性样本易于分类,而阳性样本通常很难分类。因此,阳性样本与阴性样本之间的不平衡可以大致看作是容易样本与困难样本之间的不平衡。Focal参数决定...
什么是focal loss函数? Focal loss函数是一种用于解决样本不平衡问题的损失函数,最初由计算机视觉领域的研究者Lin等人在2017年提出。在计算机视觉任务中,由于各类别样本的分布存在不平衡性,即某些类别的样本数量明显多于其他类别,传统的交叉熵损失函数难以有效地应对这种不平衡情况。Focal loss函数通过引入一个可调参数来...
Focal Loss 是一种针对难易样本进行加权的损失函数,由 Facebook AI Research 在2017年提出。它主要用于解决极度不平衡的二分类问题,例如目标检测中的物体识别。传统的交叉熵损失函数在处理这种问题时,容易受到大量易分类样本的影响,导致难分类样本的学习效果不佳。而 Focal Loss 则通过降低易分类样本的权重,使得模型...
Focal Loss的引入主要是为了解决难易样本数量不平衡(注意,有区别于正负样本数量不平衡)的问题,实际可以使用的范围非常广泛。 注:如本人遇到的就是通过一个二分类模型处理违规帖子内容,场景就是正负样本不均衡以及难易样本数量数量不均衡都参杂其中的问题。
Focal Loss通过降低易分类样本的权重以增加难分类样本的权重,有效地解决了类别不平衡问题。 二、Focal Loss的定义 Focal Loss的定义如下: 其中,pt表示模型预测样本属于正类的概率,α为平衡参数,γ为调节参数。Focal Loss通过引入平衡参数α和调节参数γ,对易分类样本进行减弱,从而增加难分类样本的权重。 三、Focal ...