Focal Loss --- 从直觉到实现 问题 做机器学习分类问题,难免遇到Biased-Data-Problem, 例如 CV的目标检测问题: 绝大多数检测框里都是 backgroud NLP的异常文本检测: 绝大多数文本都是 normal 对此,以下套路可以缓解: 升/降采样, 或者调整样本权重 换个更鲁棒的loss函数 ,或者加正则 集成模型: Bagging, RandomFo...
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公式为:$F L ( p t ) = - ( 1 - p t )^\gamma \log ( p t )$,其中$pt$表示样本属于正类的概率,$\gamma$是一个可调节的超参数。 这个公式的提出是为了解决样本不均衡问题,特别是在目标检测任务中。由于正负样本的不均衡,一些传统的损失函数(如交叉熵损失)可能会偏向于样本数量多的类别...
GHM (gradient harmonizing mechanism) 是一种梯度调和机制,GHM Loss 的改进思想有两点:1)就是在使模型继续保持对 hard example 关注的基础上,使模型不去关注这些离群样本;2)另外 Focal Loss 中, 的值分别由实验经验得出,而一般情况下超参 是互相影响的,应当共同进行实验得到。 Focal Loss 中通过调节置信度 ,当...
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公式是一种用于减少高置信度误差分类问题的损失函数,它可用于图像分类,目标检测和语义分割等任务。这种损失函数可以避免网络将所有预测都归结为负面类别,从而导致过度拟合。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...
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:
3.2 Focal Loss实现 下面的代码的10~12行:依据输出,计算概率,再将其转为focal_weight;15~16行,将类权重和focal_weight添加到交叉熵损失,得到最终的focal_loss;18~21行,实现mean和sum两种reduction方法,注意求平均不是...
(0.4)]],requires_grad=True)output=loss(input,target)output.backward()print("预测值 0.4 的 CE:",output)# 输出:预测值 0.4 的 CE: tensor([0.9163], grad_fn=<NllLossBackward0>)# 类库FocalLoss计算时,会做一次 sigmod,这里为方便说明,取 sigmod 的逆运算logit08=-math.log((1/0.8)-1)# p=...
loss=self.alpha*loss.t()ifself.reduce:returnloss.mean()else:returnloss.sum() GHM - gradient harmonizing mechanism Focal Loss对容易分类的样本进行了损失衰减,让模型更关注难分样本,并通过 和 进行调参。 GHM提到: 有一部分难分样本就是离群点,不应该给他太多关注; ...