long).random_(5) output = loss(input, target) output_focalloss1 = focalloss_1(input, target) output_focalloss2 = focalloss_2(input, target) display(output, output_focalloss1, output_focalloss2) tensor(2.2966, grad_fn=<NllLossBackward>) tensor(2.0656, grad_fn=<MeanBackward0>) tensor(...
在分类模型训练过程中，Focal Loss是一种常用的优化方法。尽管在torch库中没有官方实现，许多现有实现存在错误或功能不足，如不支持类别权重设置或输入多维预测矩阵。因此，我们自行实现了一套Focal Loss，确保其适应多种应用场景。代码的核心部分包括处理多维输入、计算loss以及应用类别权重。我们首先处理输入...
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...
else: BCE_loss=F.binary_cross_entropy(inputs, targets,reduce=False) pt=torch.exp(-BCE_loss) F_loss=self.alpha*(1-pt)**self.gamma*BCE_loss ifself.reduce: returntorch.mean(F_loss) else: returnF_loss
Focal loss的数学定义如下: Alpha and Gamma? 那么在Focal loss 中的alpha和gamma是什么呢?我们会将alpha记为α,gamma记为γ。 我们可以这样来理解fig3 γ控制曲线的形状.γ的值越大, 好分类样本的loss就越小, 我们就可以把模型的注意力投向那些难分类的样本. 一个大的γ让获得小loss的样本范围扩大了. ...
1. focal loss class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=1, gamma=2, logits=False, reduce=True): super(FocalLoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma self.logits = logits self.reduce = reduce ...
直接贴代码了，是github上面找到的项目，然后做了修改。class MultiFocalLoss(nn.Module): """ ...
FocalLoss:(改进交叉熵) 特点:使得更关注于困难的、错分的样本。 DiceLoss: 这个就更直接了,也是图像分割经常使用的Loss 但是为了防止出现等于0的情况,一般都会分子分母同时加上一个数。 四、开始训练 现在我们得到了一个“肌肉猛汉”,以及一位“师父”,那要怎么才能让他们两个“开始训练”呢?
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)for i in range(6):classWeights[i...
Pytorch实现focal_loss多类别和⼆分类⽰例我就废话不多说了，直接上代码吧！import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # 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 ...