另外,当我们把lightgbm的损失函数改为focal loss的时候也能达到类似的效果,少量精度的损失和大幅度 模型训练速度的提升。 另外需要注意的一个细节就是: 小梯度样本在计算的时候goss内部是对这些小梯度样本进行加权了,比如我们大梯度样本的采样率是20%,即a=20%,而小梯度样本的采样率为10%,即b=10%,则加权的结果...
有了上述复现logloss的知识,我们就可以来实现一下FocalLoss了.FocalLoss是在论文Focal Loss for Dense Object Detection提出的,我们不需要去了解其中大量关于CV中目标检测的相关背景,只需要知道该损失函数要解决的问题是:重新分配正负样本的权重,使得模型对于训练得好的简单样本权重降低,困难样本权重增加,这就是其名字中...
Focal loss(权重动态调整)的思想就是完美地兼顾了这两个方面。 Focal loss提出的原始想法是用来解决图像检测中类别不均衡的问题,这里多说一句,图像检测领域是一个典型的正负样本不均衡的领域,因为在一张图像中,大多数情况下,目标总是占据图像的一小部分,占据图像大部分的是背景。如果你日常处理一些样本不均衡的数据...
针对数据不平衡导致的管网毛刺数据检测召回率偏低问题,提出一种Focal Loss改进LightGBM的管网毛刺数据检测方法.首先,结合管网毛刺数据的特点,针对性构造邻域相关特征.其次,将Focal Loss函数引入LightGBM,提高模型对难以检测的毛刺样本的权重,并对Focal Loss不同的参数取值进行实验,以平衡精确率与召回率.最后,选择不同参数...
【7】lightgbm离散类别型特征为什么按照每一个类别里对应样本的一阶梯度求和/二阶梯度求和排序? - 一直学习一直爽的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/386888889/answer/1195897410 【8】LightGBM+OPTUNA超参数自动调优教程 【9】LightGBM with the Focal Loss for imbalanced datasets...
(2) 新损失Focal loss 在原来带权值的loss函数的基础上进行了改进,继续改进损失函数的权值。 (3) 难例挖掘 挖掘出模型计算效果较差的样本,然后对这些样本再进行重新训练。 (4) 数据增强: 生成对抗网络(GAN)、自监督对比学习(SSL)等模型算法。 3 Easyensemble方法 ...
【7】lightgbm离散类别型特征为什么按照每一个类别里对应样本的一阶梯度求和/二阶梯度求和排序? - 一直学习一直爽的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/386888889/answer/1195897410 【8】LightGBM+OPTUNA超参数自动调优教程 【9】LightGBM with the Focal Loss for imbalanced datasets...
针对信用风险评估中数据集不平衡影响模型预测效果的问题,提出一种基于边界自适应合成少数类过采样方法(BA-SMOTE)和利用Focal Loss函数改进LightGBM损失函数的算法(FLLightGBM)相结合的信用风险预测模型.首先,在边界合成少数类过采样(Borderline-SMOTE)方法的基础上,引入自适应思想和新的插值方式,使每个处于边界的少数类样本...
本小节主要阐述目标函数1 2阶导数的求解,如果后期需要实现hinge loss或者focal loss可以用得上 init_scores看完了,我们看GBDT::Boosting → \rightarrow → ObjectiveFunction::GetGradients src/objective/binary_objective.hpp:101 ...
摘要 本发明涉及矿山中重型装备故障诊断技术领域,公开一种改进遗传算法优化LightGBM矿山重型装备故障诊断方法,包括:S1:获取矿山中重型装备的工业数据样本;S2:对数据样本进行基于KPCA算法的降维处理;S3:将FocalLoss损失函数对LightGBM算法的损失函数进行替换改进;S4:通过柯西变异优化遗传算法对改进的LightGBM损失函数进行变异...