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。
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,...
一、二分类(sigmoid)和多分类(softmax)的交叉熵损失表达形式是有区别的。 二、理解什么是难分类样本,什么是易分类样本?搞清难易分类样本是搞清楚Focal Loss中的超参数γ作用的关键。 三、负样本的α值到底该是0.25还是0.75呢?这个问题对应Focal Loss中的超参数α的调参。 理解上面三点应该就能搞清楚二分类Focal L...
(2)、改进第二点如下公式所示。 FocalLoss还引入了平衡因子alpha,用来平衡正负样本本身的比例不均匀。alpha取值范围0~1,当alpha>0.5时,可以相对增加y=1所占的比例,保证正负样本的平衡。 (3)、虽然在何凯明的试验中, 认为gamma为2是最优的,但是不代表这个参数适合其他样本,在实际应用中还需要根据实际情况调整这两...
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/困难样本调节因子(modulating factor),而γγ则聚焦参数(focusing parameter)。 1、形成过程: (1)初始二分类的交叉熵(Cross Emtropy, CE)函数: ...
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:...
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是从置信度p的角度入手衰减loss的。而GHM是一定范围内置信度p的样本数量来衰减loss的。 首先定义了一个变量g,叫做梯度模长(gradient norm): 可以看出这个梯度模长,其实就是模型给出的置信度 p∗ 与这个样本真实的标签之间的差值(距离)。g越小,说明预测越准,说明样本越容易分类。
总述 Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重,也可理解为一种困难样本挖掘。 2. 损失函数形式 Focal loss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改,首先回顾二分类交叉上损失:......
分类损失函数:Log loss,KL-divergence,cross entropy,logistic loss,Focal loss,Hinge loss,Exponential loss 在分类算法中,损失函数通常可以表示成损失项和正则项的和,损失项的表达方式有如下等: 1、Log loss 其中 N 是输入的样本数或者实例的数量,i 是某一个样本或者实例;M 表... ...