1 focal loss 1.1 原理 1.2 focal loss的有效性思考 1.3 优缺点与应用 损失函数系列 损失函数: 模型学习的指挥棒 损失函数: 常用的分类和回归损失 损失函数: 交叉熵损失详解 常用的损失函数虽然可以满足分类或者回归问题的普遍需要,但当对学习效果有更高要求的时候,可以改进损失函数,使得损失函数对模型学习的约束,...
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。 交叉熵损失函数 Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^) 其中p^ 为预测概率大小。
Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重,也可理解为一种困难样本挖掘。 2. 损失函数形式 Focal loss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改,首先回顾二分类交叉上损失: 是经过激活函数的输出,所以在0-1之间。可见普通的交叉熵对于正...
在这个快速教程中,我们为你的知识库引入了一个新的工具来处理高度不平衡的数据集 — Focal Loss。并通过一个具体的例子展示了如何在Keras 的 API 中定义 focal loss进而改善你的分类模型。 你可以在我的GitHub上找到这篇文章的完整源代码。 有关focal loss的详细情况,可去查阅论文https://arxiv.org/abs/1708.02...
2 Focal Loss 原理 在引入Focal Loss公式前,我们以源paper中目标检测的任务来说:目标检测器通常会产生高达100k的候选目标,只有极少数是正样本,正负样本数量非常不平衡。 在计算分类的时候常用的损失——交叉熵(CE)的公式如下: 其中 取值{1,-1}代表正负样本, ...
和Focal Loss类似,我们实验中发现一般取 = 2为最优。 对于任意分布来建模框的表示,它可以用积分形式嵌入到任意已有的和框回归相关的损失函数上,例如最近比较流行的GIoU Loss。 这个实际上也就够了,不过涨点不是很明显,我们又仔细分析了一下,发现如果分布过于任意,网络学习的效率可能会不高,原因是一个积分目标可能...
为了解决(1)解决样本的类别不平衡问题和(2)解决简单/困难样本不平衡问题,作者提出一种新的损失函数:focal loss。这个损失函数是在标准交叉熵损失基础上改进得到: 该focal loss函数曲线为: 其中,−log(pt)−log(pt)为初始交叉熵损失函数,αα为类别间(0-1二分类)的权重参数,(1−pt)γ(1−pt)γ为简单...
inputs是模型的预测输出,targets是真实标签。我们首先使用F.binary_cross_entropy_with_logits计算二值交叉熵损失函数并禁用了缩减操作,得到BCE_loss。然后,通过应用公式计算出Focal Loss,最后取平均值返回。 接下来,我们可以将定义好的Focal Loss应用于训练过程中。假设我们的模型为一个二分类的神经网络:...
Focal loss 是在Focal Loss for Dense Object Detection中为了解决数据类别不平衡而提出的。 它是一个动态缩放的交叉熵损失,其中缩放因子随着正确类的置信度的增加衰减到零。因此可以在训练过程中自动降低简单示例的贡献,并快速将模型集中在困难示例上。 Focal loss 定义为: ...
GHM (gradient harmonizing mechanism) 是一种梯度调和机制,GHM Loss 的改进思想有两点:1)就是在使模型继续保持对 hard example 关注的基础上,使模型不去关注这些离群样本;2)另外 Focal Loss 中, 的值分别由实验经验得出,而一般情况下超参 是互相影响的,应当共同进行实验得到。