focalloss多分类 文心快码 Focal Loss的定义和用途 Focal Loss是一种用于解决分类问题中类别不平衡的损失函数,由Lin等人在2017年提出^[1]^。在目标检测等任务中,背景类别(负样本)的数量通常远多于前景类别(正样本),这导致模型在训练过程中更倾向于学习背景类别的特征,从而影响对前景类别的识别能力。Focal Loss通过...
多分类 Focal Loss 能够有效提高模型在不平衡数据上的性能。该公式在处理具有多个类别的复杂任务时表现出色。它有助于模型更好地学习到区分不同类别的关键特征。 多分类 Focal Loss 考虑了每个样本属于不同类别的概率。与传统损失函数相比,它能更好地应对数据的多样性。公式中的变量和系数相互作用,共同影响损失的...
焦点损失函数 Focal Loss(2017年何凯明大佬的论文)被提出用于密集物体检测任务。它可以训练高精度的密集物体探测器,哪怕前景和背景之间比例为1:1000(译者注:facal loss 就是为了解决目标检测中类别样本比例严重失衡的问题)。本教程将向您展示如何在给定的高度不平衡的数据集的情况下,应用焦点损失函数来训练一个多分类...
ps. 其实sigmoid也可理解为多分类(2个输出值)的情况,负样本的输出永远为0就可以了。 代码实现 二分类focal loss class BCEFocalLoss(torch.nn.Module): def __init__(self, gamma=2, alpha=0.25, reduction='mean'): super(BCEFocalLoss, self).__init__() self.gamma = gamma self.alpha = alpha ...
背景:Focal loss提出时解决的是目标检测正负样本不平衡问题(二分类),引入alpha和gamma两个参数分别解决样本数量不平衡和容易样本困难样本这两个分类中的难点问题,但是官方代码中为二分类,如拓展到多分类代码该如何写? alpha调和不同类别中的数据不平衡,可以输入一个数字如0.25(第一类数据的比重为0.25,其余类别为1-0.2...
Focal loss 出自何恺明团队Focal Loss for Dense Object Detection一文,用于解决分类问题中数据类别不平衡以及判别难易程度差别的问题。文章中因用于目标检测区分前景和背景的二分类问题,公式以二分类问题为例。项目需要,解决Focal loss在多分类上的实现,用此博客以记录过程中的疑惑、细节和个人理解,Keras实现代码链接放在...
多分类版本因为每个样本其实只需要1个值(即y_true one-hot向量中值为1的那个),所以有些实现会用tf.gather简化计算; 二分类Focal Loss 二分类交叉熵损失函数 其中,y是ground truth 类别,p是模型预测样本类别为1的概率(则1-p是样本类别为0的概率)。
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...
Focal Loss是一种为应对类别不平衡与困难样本挖掘而设计的损失函数。其核心公式如下：公式中的p代表模型预测输出经过softmax处理后的概率值，y代表实际类别标签，而α则是类别权重系数。当预测不准确时，即预测概率越小，损失函数的计算值会增大，从而强化模型对困难样本的学习。这通过将困难样本赋予更高...
Focal Loss是在论文[Focal Loss for Dense Object Detection](http://arxiv.org/abs/1708.02002)中提到,主要是为了解决one-stage目标检测中样本不均衡的问题。因为最近工作中也遇到了样本不均衡的问题,但是因为是多分类问题,Focal loss和网上提供的实现大都是针对二分类的,所以阅读论文。本文我将解释论文中的内容以及...