pytorch 二分类focal loss 文心快码BaiduComate 1. Focal Loss的定义和应用场景 Focal Loss是由何恺明等人在2017年的论文《Focal Loss for Dense Object Detection》中提出的,旨在解决目标检测任务中的类别不平衡和难易样本不平衡问题。Focal Loss通过对易分类样本的损失进行下加权,使模型更加关注难分类样本,从而提高...
背景:Focal loss提出时解决的是目标检测正负样本不平衡问题(二分类),引入alpha和gamma两个参数分别解决样本数量不平衡和容易样本困难样本这两个分类中的难点问题,但是官方代码中为二分类,如拓展到多分类代码该如何写? alpha调和不同类别中的数据不平衡,可以输入一个数字如0.25(第一类数据的比重为0.25,其余类别为1-0.2...
不过我认为这样调整只是经验结果,理论上很难有一个指导方案来决定α的值,如果没有大算力调参,倒不如直接让α=0.5(均等)。 多分类 Focal Loss 在多分类中的形式也很容易得到,其实就是: ŷt是目标的预测值,一般就是经过 softmax 后的结果。那我自己构思的L∗∗怎么推广到多分类?也很简单: 这里xt也是...
alpha = alpha[idx] loss = -1* alpha * torch.pow((1- pt), gamma) * logptifself.size_average: loss = loss.mean()else: loss = loss.sum()returnlossclassBCEFocalLoss(torch.nn.Module):""" 二分类的Focalloss alpha 固定 """def__init__(self, gamma=2, alpha=0.25, reduction='elementw...
2 PyTorch多分类实现 二分类的focal loss比较简单,网上的实现也都比较多,这里不再实现了。主要想实现一下多分类的focal loss主要是因为多分类的确实要比二分类的复杂一些,而且网上的实现五花八门,很多的讲解不够详细,并且可能有错误。 首先,明确一下loss函数的输入: ...
可以看到损失前面增加了一个系数,且系数有个次幂。以二分类focal loss=L_fl为例,y’表示模型预测结果,当标签y=1时,预测结果y’越接近于1则整体损失系数值越小,表示为简单样本;反之当y=1,而预测y’越接近于0,则其损失系数值越大。 注意这里的alpha设置,还是需要考虑清楚一些的,对于样本数量少的类别(如文中...
Focal Loss(焦点损失)是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数,特别适用于目标检测和图像分割任务。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现Focal Loss。 Focal Loss简介 在处理类别不平衡问题时,常规的交叉熵损失函数对于大量的易分类样本会产生较大的损失,从而使模型主要关注于难分类的样本。Focal Loss通过引入一个可调控的...
摘要:本篇主要从理论到实践解决文本分类中的样本不均衡问题。首先讲了下什么是样本不均衡现象以及可能带来的问题;然后重点从数据层面和模型层面讲解样本不均衡问题的解决策略。数据层面主要通过欠采样和过采样的方式来人为调节正负样本比例,模型层面主要是通过加权Loss,包括基于类别Loss、Focal Loss和GHM Loss三种加权Loss函...
# 支持多分类和二分类 class FocalLoss(nn.Module): """ This is a implementation of Focal Loss with smooth label cross entropy supported which is proposed in 'Focal Loss for Dense Object Detection. (https://arxiv.org/abs/1708.02002)'