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...
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是在交叉熵函数的基础上进行的改进,改进的地方主要在两个地方 (1)、改进第一点如下公式所示。 首先在原有交叉熵函数基础上加了一个权重因子,其中gamma>0,使得更关注于困难的、错分的样本。比如:若 gamma = 2,对于正类样本来说,如果预测结果为0.97,那么肯定是易分类的样本,权重值为0.0009,损失函数值...
一、Focal Loss 损失函数 首先我们看一下,交叉熵损失函数的公式: 这里y为真实样本的概率分布,p为预测的概率分布。这里为了简化推导我们可以重新定义pt: 所以,上述的交叉熵损失函数就变成了,如下形式: 并且有人提出带权重的交叉熵损失函数,其公式如下:
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...
GIOU(Generalized Intersection over Union)损失和IOU(Intersection over Union)损失是用于目标检测中的两种常见的损失函数。它们在计算目标框之间的重叠程度时有所不同。 IOU Loss是通过计算两个目标框的交集面积与并集面积之比来衡量它们的重叠程度,公式如下: ...
1 focal loss的概述 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。 当然,在目标检测中,可能待检测物体有1000个类别,然而你想要识别出来的物体,只是其中的某一个类别,这样其实就是一个样本非常不均衡的一个分类问题。 而Focal Loss简单的说,就是解决样本数量极度不平衡的问题的。
其中绝大多数损失在前面我们都讲过了本文主要讲一下SlidLoss的原理,SlideLoss的损失首先是由YOLO-FaceV2提出来的。 从摘要上我们可以看出SLideLoss的出现是通过权重函数来解决简单和困难样本之间的不平衡问题题,什么是简单样本和困难样本? 样本不平衡问题是一个常见的问题,尤其是在分类和目标检测任务中。它通常指的是...