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 ...
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...
1-α, 1-α, 1-α, 1-α, ...] size:[num_classes]self.gamma=gammadefforward(self,preds,labels):"""focal_loss损失计算:param preds: 预测类别. size:[B,N,C] or [B,C] 分别对应与检测与分类任务, B 批次, N检测框数, C类别数:param labels: 实际类别. size:[B,N...
一、损失函数的概念损失函数(loss function):衡量模型输出与真实标签的差异。...损失函数也叫代价函数(cost function)/ 准测(criterion)/ 目标函数(objective function)/ 误差函数(error function)。...二、Pytorch内置损失函数1. nn.CrossEntropyLoss 功能:交叉熵损失函数,用于多分类问题。这个损失函数结合了nn.Log...
对于多分类情况，实现Focal Loss相对二分类更为复杂。首先，理解其函数输入：模型预测输出（未经过softmax，形状为(bs, num_classes)）与实际类别标签（形状为(bs)，未经过one_hot编码）。实现过程包括：1. 计算预测输出与实际标签之间的交叉熵损失。2. 根据公式调整损失值，着重增强对预测不准确样本的...
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 ...
下面是一个Focal Loss的自定义实现示范。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。
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 ...
class MultiFocalLoss(nn.Module): """ This is a implementation of Focal Loss with smoot...
使用Focal损失函数的方法与交叉熵损失函数类似,可以通过`nn.FocalLoss()`实例化一个Focal损失函数,并传入模型的输出结果和真实标签进行计算。 五、总结 本文介绍了PyTorch中常用的多分类损失函数,包括交叉熵损失函数、KL散度损失函数和Focal损失函数。这些损失函数在不同的场景下具有不同的优势,可以根据任务的需求选择合...