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,...
Focal loss是最初由何恺明提出的,最初用于图像领域解决数据不平衡造成的模型性能问题。本文试图从交叉熵损失函数出发,分析数据不平衡问题,focal loss与交叉熵损失函数的对比,给出focal loss有效性的解释。 交叉熵损失函数 Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^) 其中p^ 为预测概率大小。
Focal Loss = -0.25 * (1 - 0.9)^2 * log(0.9) ≈ -0.097 从计算结果可以看出,对于困难样本(类别1),Focal Loss的值较大;而对于易分类样本(类别2),Focal Loss的值较小。这意味着模型会更加关注困难样本的学习,从而提高对难以识别的目标的分类能力。 因此,Focal Loss并不是表示难分类样本对损失函数的贡献...
Focal Loss 理解 本质上讲,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...
focal loss可降低大量简单样本的在训练过程中所占权重,这句话的意思是,训练样本中一些相似的训练数据会在训练过程中被舍弃,因为之前的相似样本已经参与训练了。但是,这也不是意味着可以直接不经挑选的扩充训练样本,举个例子,有个分类模型区分人和狗,在人的类别中,有白人黄人和黑人,最好的情况是三种人各占三分之一...
Focal Loss公式如下: FL(p_t) = -α_t (1 - p_t)γlog(p_t) 其中,p_t是模型的预测概率,α_t是每个类别的权重,γ是一种可调整的参数,可用于控制低概率预测的影响。当p_t接近1时,FL接近0。当p_t接近0时,FL接近无穷大。因此,这种损失函数可用于缓解高置信度误差问题。 在实践中,Focal Loss可以...
focal depth 焦深,震源深度 focal faradotherapy 焦点感应电疗法 相似单词 focal a. 1.中心的;很重要的;焦点的;有焦点的 n. 1.焦距 LOSS =Landing Observer's Signal System 着陆观察员信号系统 loss n. 1.丧失;遗失 2.损耗,亏损 3.(某人离开或珍贵物品被取走造成的)损失;因离去而造成损失者 4.去...
focal loss来源于论文《Focal loss for dense object detection》, Retinanet目标检测也在该文中提出。 1、FL(focal loss)主要解决目标检测中容易分类样本过多,导致累计loss偏大,FL通过给交叉商loss增加调节因子,使得容易分类的样本对总loss的贡献大大减小,而对错分的样本的loss影响不大或接近CE损失。
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...
inputs是模型的预测输出,targets是真实标签。我们首先使用F.binary_cross_entropy_with_logits计算二值交叉熵损失函数并禁用了缩减操作,得到BCE_loss。然后,通过应用公式计算出Focal Loss,最后取平均值返回。 接下来,我们可以将定义好的Focal Loss应用于训练过程中。假设我们的模型为一个二分类的神经网络:...