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...
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,...
FocalLoss函数可以表示如下公式所示: 假设网络的最后输出采用逻辑回归函数sigmod,对于二分类问题(0和1),预测输出可以表示为: 将上述公式带入FocalLoss函数中,并进行推导。 3、FocalLoss代码实现 按照上面导出的表达式FocalLoss的伪代码可以表示为: 其中, 从这里可以看到1-y_pred项可能为0或1,这会导致log函数值出现NA...
此时损失函数对参数的导数为 ∂LBCE∂θ=wt(y^−y)∂x^∂θ 使用等价优化问题的表达式来构造权重,从而降低容易样本的损失函数,等价于专注于难样本的优化。这一方法称为FocalLoss,其思想为只要分类正确,那么就只需很小的更新(若不更新,即wt=0,那么学习效果不稳定),重点为降低容易样本的权重,而不是提高...
医学图像分析:在医学图像领域,由于数据往往存在类别不平衡问题,Focal Loss被用于改善模型对罕见疾病或异常情况的识别能力。 结论 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...
Focal Loss损失函数 Focal loss是基于二分类交叉熵的一种损失函数。它是一个动态缩放的交叉熵损失,通过一个动态缩放因子,可以动态降低训练过程中易区分样本的权重,从而将重心快速聚焦在那些难区分的样本。 交叉熵损失函数 将focal loss表达式统一为一个表达式: Pt反映了与标签y的接近程度,其值越大说明越接近类别y,即...
focalloss损失函数 Focal Loss是一种在目标检测和图像分类等计算机视觉任务中广泛使用的损失函数。它是在Cross Entropy Loss的基础上进行改进的,旨在解决类别不平衡问题,即某些类别的样本数目过少,使得模型难以准确预测这些少数类别。 Focal Loss的核心思想是增加难以分类的样本的权重,减少易分类的样本的权重。这样可以...
Focal Loss损失函数通过引入动态缩放因子和正负样本权重调节机制,有效解决了分类任务中的类别不平衡问题,并提升了模型的性能。随着深度学习技术的不断发展,Focal Loss有望在更多领域发挥重要作用。对于从事机器学习和深度学习的研究人员和工程师而言,掌握Focal Loss的原理和应用方法将是一项宝贵的技能。 希望本文能够帮助读...
### Focal Loss 损失函数详解 ### 一、引言 在目标检测任务中,类别不平衡问题是一个常见的挑战。具体来说,背景(负样本)的数量通常远多于前景(正样本)的数量,这会导致模型过于关注背景而忽略前景。为了解决这个问题,Focal Loss 被提出,它旨在通过调整标准交叉熵损失函数来降低易分类样本的权重,从而使模型更加专注...
2. Focal loss & RetinaNet 损失函数定义 一般的交叉熵函数定义如下: 为了方便表示,定义: 这样,交叉熵损失函数可以简写为-log(pt)。虽然easy examples的损失很小,但是巨大的数量会使它们占据主导,为了平衡数量,有人提出了拓展的交叉熵函数: 而作者更进一步提出了focal loss,表示如下: ...