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,更符合
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...
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...
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...
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 分类问题缺省损失函数:交叉熵(cross entropy) 交叉熵 Focal Loss Focal loss定义 Focal loss在交叉熵的基础上乘了个调制系数(modulating parameter) (1-p_t)^{\gamma} 用来调整不同难度样本的权重 Focal Loss 交叉熵与Focal Loss 不同置信度下Loss对比 调制系数vs置信度 解释 调制系数函数图像如图,其...
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是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数,特别适用于目标检测和图像分割等任务。在传统的交叉熵损失函数中,大量的易分类样本会产生较大的损失,从而使模型主要关注于这些易分类样本。Focal Loss通过引入一个可调控的参数(gamma)和一个缩放因子(alpha),降低了易分类样本的权重,使模型更加关注于难分类样本,从而...
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...
### 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...