下面是基于PyTorch的Focal Loss代码实现: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma=2, alpha=0.25): super(FocalLoss, self).__init__ self.gamma = gamma self.alpha = alpha def forward(self, inputs...
调用栈返回Net的forward的返回值,得到loss 到这里,前向传播完成 反向传播(loss.backward()) ok 接下来就到了最关键的地方了,loss.backward() 从断点调试中我们可以看出来,.backward()方法在这里只执行了一次,但是所有的梯度都被计算了,这个时候我们就要讲pt最核心的部分了: 首先, pytorch/pytorchgithub.com 告诉...
首先,明确一下loss函数的输入: 一个pred,shape为(bs, num_classes),并且未经过softmax; 一个target,shape为(bs),也就是一个向量,并且未经过one_hot编码。 通过前面的公式可以得出,我们需要在loss实现是做三件事情: 找到当前batch内每个样本对应的类别标签,然后根据预先设置好的alpha值给每个样本分配类别权重 ...
时,Focal Loss就等于原来的交叉熵。 二、pytorch代码实现 """ 以二分类任务为例 """fromtorchimportnnimporttorchclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,gama=1.5,alpha=0.25,weight=None,reduction="mean")->None:super().__init__()self.loss_fcn=torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=weight,reduction...
Focal Loss 的Pytorch 实现以及实验 Focal loss 是 文章Focal Loss for Dense Object Detection中提出对简单样本的进行decay的一种损失函数。是对标准的Cross Entropy Loss 的一种改进。 F L对于简单样本(p比较大)回应较小的loss。 如论文中的图1, 在p=0.6时, 标准的CE然后又较大的loss, 但是对于FL就有相对...
Focal loss 是在Focal Loss for Dense Object Detection中为了解决数据类别不平衡而提出的。 它是一个动态缩放的交叉熵损失,其中缩放因子随着正确类的置信度的增加衰减到零。因此可以在训练过程中自动降低简单示例的贡献,并快速将模型集中在困难示例上。 Focal loss 定义为: ...
Focal Loss对于不平衡数据集和难易样本的学习是非常有效的。本文分析简单的源代码来加深对于Focal Loss的理解。闲话少说,进入正题。 首先需要加载pytorch的库 import torch import torch.nn as nn import torch.o…
pytorch实现focal loss的两种方式(现在讨论的是基于分割任务) 在计算损失函数的过程中考虑到类别不平衡的问题,假设加上背景类别共有6个类别 ''' def compute_class_weights(histogram): classWeights = np.ones(6, dtype=np.float32) normHist = histogram / np.sum(histogram) ...
p y t o r c h 实现 F o c a l L o s s pytorch实现Focal Loss pytorch实现FocalLoss import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, class_num, alpha=None, gamma=2, size_average...
Focal Loss是一种为应对类别不平衡与困难样本挖掘而设计的损失函数。其核心公式如下：公式中的p代表模型预测输出经过softmax处理后的概率值，y代表实际类别标签，而α则是类别权重系数。当预测不准确时，即预测概率越小，损失函数的计算值会增大，从而强化模型对困难样本的学习。这通过将困难样本赋予更高...