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...
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),并且未经过softmax; 一个target...
我们注意到,在这个调用栈中,最终执行的也是nn.Module.__call__()的逻辑这个就是pytorch的设计的精妙之处了,所谓的原子性就来源于这里,所有的操作,都是同一个基函数实现的逻辑,不同的层只需要修改特有的逻辑就可以,根据调用栈的调用规则,实现一层一层的计算。 好的,这个时候我们执行到了Conv2d的forward方法了,...
时,Focal Loss就等于原来的交叉熵。 二、pytorch代码实现 """ 以二分类任务为例 """fromtorchimportnnimporttorchclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,gama=1.5,alpha=0.25,weight=None,reduction="mean")->None:super().__init__()self.loss_fcn=torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=weight,reduction...
Focal Loss 的Pytorch 实现以及实验 Focal loss 是 文章Focal Loss for Dense Object Detection中提出对简单样本的进行decay的一种损失函数。是对标准的Cross Entropy Loss 的一种改进。 F L对于简单样本(p比较大)回应较小的loss。 如论文中的图1, 在p=0.6时, 标准的CE然后又较大的loss, 但是对于FL就有相对...
Focal loss 是在Focal Loss for Dense Object Detection中为了解决数据类别不平衡而提出的。 它是一个动态缩放的交叉熵损失,其中缩放因子随着正确类的置信度的增加衰减到零。因此可以在训练过程中自动降低简单示例的贡献,并快速将模型集中在困难示例上。 Focal loss 定义为: ...
上面是Focal Loss的pytorch实现的核心代码。主要是使用torch.nn.CrossEntropyLoss来实现。代码中最核心的部分有两个部分: - torch.nn.CrossEntropyLoss - 将Cross entropy loss改为Focal loss 这里看看torch.nn.CrossEntropyLoss的注释 该函数的原型如下:
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) ...
Focal loss是在交叉熵损失函数上进行的修改,主要是为了解决正负样本严重失衡的问题,降低了简单样本的权重,是一种困难样本的挖掘。 二分类交叉熵、交叉熵损失及对应focal loss分别如下: 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’...
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...