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, ...
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,shape为(bs),也就是一个向量,并且未经过one_hot编码。 通过前面...
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...
我在最开始学Focal Loss的时候老是将sigmoid和softmax混着看,一会用sigmoid来套公式,一会用softmax来套公式,很容易把自己搞蒙。 文章的备注里也指出可以很容易将Focal Loss应用于多分类,为了简单起见,文章中关注的是二分类情况。 理解关键点二: 和超参数γ 2.1 论文将交叉熵损失公式做了进一步的简化: 其中 所以:...
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 ...
loss=loss_fn(predictions,labels) print(loss) 4. 比较和总结 交叉熵损失函数和FocalLoss都是常用的多分类问题的损失函数。交叉熵损失函数适用于大多数的多分类任务,并且在处理均衡数据集时表现良好。而FocalLoss适用于不平衡数据集和困难样本,通过关注困难样本来提高模型的性能。 根据不同的任务和数据集特点,选择合...
二分类的focal loss计算公式如下图所示,与BCE loss的区别在于,每一项前面乘了(1-pt)^gamma,也就是该样本的分类难度,值越大,说明模型分的越不准,需要增大其loss权重;并且为了进一步平衡正负样本,还乘了alpha来调节。 二分类的focal loss代码实现跟bceloss差不多。
MultiLabelSoftMarginLoss与BCEWithLogitsLoss类似，没有weighted参数，用于处理多标签问题。解决样本不平衡问题针对样本不均衡，除了调整比例，还可以通过Loss函数。例如，二分类任务的交叉熵公式为[公式]。解决策略包括类别加权Loss和Focal Loss，后者通过[公式]调整样本难易区分度的影响。对于Focal Loss，GHM ...
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...