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: 一个pred,shape为(bs, num_classes),并且未经...
alpha=[0.0,0.1,0.2],gamma=2,num_classes=3,size_average=True):"""focal_loss损失函数, -α(1-yi)**γ *ce_loss(xi,yi)步骤详细的实现了 focal_loss损失函数.:param alpha:阿尔法α,类别权重. 当α是列表时,为各类别权重,当α为常数时,类别权重为[α, 1-α, 1-α, ....
交叉熵、Focal Loss以及其Pytorch实现 一、交叉熵 二、Focal loss 三、Pytorch 1.[交叉熵](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.CrossEntropyLoss.html?highlight=nn+crossentropyloss#torch.nn.CrossEntropyLoss) 2.[Focal loss](https://github.com/clcarwin/focal_loss_pytorch/blob/master/f...
Focal Loss 就是一个解决分类问题中类别不平衡、分类难度差异的一个 loss,总之这个工作一片好评就是了。 看到这个 loss,开始感觉很神奇,感觉大有用途。因为在 NLP 中,也存在大量的类别不平衡的任务。最经典的就是序列标注任务中类别是严重不平衡的,比如在命名实体识别中,显然一句话里边实体是比非实体要少得多,这...
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...
我就废话不多说了,直接上代码吧! importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF# 支持多分类和二分类classFocalLoss(nn.Module):""" This is a implementation of Focal Loss with smooth label cross entropy supported which is proposed in ...
Focal损失函数(FocalLoss)被设计用于解决类别不平衡的多分类问题。它通过引入一个调节因子来专注于困难样本的学习。Focal损失函数的计算公式如下: L = -∑((1 - P)^γ * log(P)) 其中,P是模型的输出结果,γ是一个可调节的超参数。Focal损失函数的特点在于能够有效地提高困难样本的权重,从而提高模型在类别不平...
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): """ ...
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 ...
2.负对数似然损失函数(Negative Log-Likelihood Loss) 负对数似然损失函数是针对多分类问题的一个常见选择。它基于最大似然估计的思想,通过最大化真实标签的对数概率来最小化损失。与交叉熵损失函数类似,负对数似然损失函数也可以处理不平衡数据。 3. Focal Loss Focal Loss是一种针对类别不平衡问题的损失函数。在处...