上面这个例子中,对于易分类样本,Focal Loss变为原来CE Loss的0.04倍、0.09倍,对于难分类样本,Focal Loss变为原来CE Loss的0.49倍、0.64倍,可以看出Focal Loss中,相较于难分类样本,易分类样本衰减的更多,从而变相的增加了难分类样本的权重。 理解关键点三:超参数 我们在做实际模型训练的时候,经常会遇到各类样本数量...
l1_loss = l1_loss + beta * torch.sum(torch.abs(param)) return l1_loss #将L2正则和L1正则添加到FocalLoss损失,一起作为目标函数 def focal_loss_with_regularization(y_pred,y_true): focal = FocalLoss()(y_pred,y_true) l2_loss = L2Loss(model,0.001) #注意设置正则化项系数 l1_loss = L1L...
这样就可以用数值优化的方法不断的让loss变小,即模型的训练。 针对不同的任务有不同的损失函数,例如回归任务常用MSE(Mean Square Error),分类任务常用CE(Cross Entropy),这是根据标签的特征来决定的。而不同的任务还可以对基础损失函数进行各式各样的改进,如Focal Loss针对困难样本的设计,GIoU新增相交尺度的衡量...
focal_loss = alpha * (1 -BCE_EXP) ** gamma *BCE return focal_loss 3|0总结: 自定函数可以通过函数和类两种方式进行实现,不过在实际运用中用类更多,我们全程使用PyTorch提供的张量计算接口,这样集不需要我们去实现自动求导功能,并且可以直接进行调用cuda __EOF__...
gamma参数,是难易度系数,也是focal loss不同于交叉熵的最大区别。 用于调整训练过程中难识别样本与易识别样本对损失的影响。 参数设置 通常情况下,设置好num_classes直接调用就可以了。 alhpa参数 可以参考各类别样本数据量比例,来设置alpha参数。 但更建议的是,进行多次训练: ...
- Focal Loss：改进Cross Entropy Loss，添加关注困难样本的权重，解决数据不平衡与样本难易程度不同的问题。以上损失函数在PyTorch中通过torch.nn和torch.nn.functional库导入。L1 Loss和L2 Loss等均可通过nn.xxx或nn.functional.xxx调用，前者实例化后以函数调用，后者直接传入参数与输入数据。
在PyTorch中实现tf.nn.in_top_k可以通过以下步骤进行: 首先,导入PyTorch库和相关模块: 代码语言:txt 复制 import torch import torch.nn.functional as F 确保你有一个张量predictions,它表示模型对于每个输入的预测结果。该张量的形状应为(batch_size, num_classes),其中batch_size是批量大小,num_classes是类别的...
其中,n表示样本数量,y_pred表示模型的预测值,y_actual表示目标值。MSE Loss越小,表示模型的预测结果与真实值之间的差异越小。 使用PyTorch计算MSE Loss非常简单,只需要调用torch.nn.MSELoss()即可。以下是一个简单的例子: 代码语言:javascript 复制 pythonCopy codeimporttorchimporttorch.nnasnn ...
3.10.1.3 Multiclass Focal loss(非常重要) 4 反向传播 4.1 变量是否需要更新梯度:requires_grad 4.2 梯度函数:grad_fn 4.3 计算反向传播:backward() 4.3.1 梯度反向传播 4.3.2 使用 grad 获得梯度值 4.3.3 注意点:backward 只可以调用一次 4.4 禁用梯度计算(重要) 4.4.1 方法一:torch.no_grad() 4.4.2 ...
Focal Loss是一种对binary_crossentropy的改进损失函数形式。 它在样本不均衡和存在较多易分类的样本时相比binary_crossentropy具有明显的优势。 它有两个可调参数,alpha参数和gamma参数。其中alpha参数主要用于衰减负样本的权重,gamma参数主要用于衰减容易训练样本的权重。 从而让模型更加聚焦在正样本和困难样本上。这就是...