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。
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,...
这反过来增加了纠正错误分类示例的重要性(对于pt≤0.5和γ= 2,其损失最多缩小4倍)。 (4)最终的损失函数Focal Loss形式: 根据论文作者实验,α=0.25α=0.25和γ=2γ=2效果最好 实现代码: deffocal_loss(y_true, y_pred): alpha, gamma =0.25,2y_pred = K.clip(y_pred,1e-8,1-1e-8)return- alpha...
一、二分类(sigmoid)和多分类(softmax)的交叉熵损失表达形式是有区别的。 二、理解什么是难分类样本,什么是易分类样本?搞清难易分类样本是搞清楚Focal Loss中的超参数γ作用的关键。 三、负样本的α值到底该是0.25还是0.75呢?这个问题对应Focal Loss中的超参数α的调参。 理解上面三点应该就能搞清楚二分类Focal L...
二、Focal loss 何凯明团队在RetinaNet论文中引入了Focal Loss来解决难易样本数量不平衡,我们来回顾一下。 对样本数和置信度做惩罚,认为大样本的损失权重和高置信度样本损失权重较低。 class FocalLoss(nn.Module): """ copy from: https://github.com/Hsuxu/Loss_ToolBox-PyTorch/blob/master/FocalLoss/FocalLos...
Focal Loss作为一种专为解决类别不平衡和难易样本不均衡问题设计的损失函数,在深度学习领域展现出了强大的潜力。通过减少易分类样本的权重并增加难分类样本的权重,Focal Loss使得模型能够更加专注于那些难以正确分类的样本,从而提高整体性能。随着深度学习技术的不断发展,Focal Loss预计将在未来的应用中发挥更大的作用。
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...
Focal Loss的最终形式结合了上面的公式(2). 这很好理解,公式(3)解决了难易样本的不平衡,公式(2)解决了正负样本的不平衡,将公式(2)与(3)结合使用,同时解决正负难易2个问题! 最终的Focal Loss形式如下: FL={−α(1−p)γlog(p),ify=1−(1−α)pγlog(1−p),ify=0 ...
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是从置信度p的角度入手衰减loss的。而GHM是一定范围内置信度p的样本数量来衰减loss的。 首先定义了一个变量g,叫做梯度模长(gradient norm): 可以看出这个梯度模长,其实就是模型给出的置信度 p∗ 与这个样本真实的标签之间的差值(距离)。g越小,说明预测越准,说明样本越容易分类。