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__...
Focal Loss 原文链接:PyTorch 中的损失函数 损失函数(Loss function) 不管是深度学习还是机器学习中,损失函数扮演着至关重要的角色。损失函数(或称为代价函数)用来评估模型的预测值与真实值的差距,损失函数越小,模型的效果越好。损失函数是一个计算单个数值的函数,它指导模型学习,在学习过程将试图使其值最小化。
Focal Loss:广泛应用于对象检测和分类任务,特别是在处理具有大量背景样本和少量前景样本的情况时表现出色。 一些常用的学习率相关文献 StepLR 和 MultiStepLR 适合需要定期手动降低学习率的情况。 ExponentialLR 提供了一种平滑的学习率衰减方式。 CosineAnnealingLR 有助于模型跳出局部最优解,尤其是在长时间训练中。
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。 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: ...
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 ...
使用FocalLoss计算损失的步骤如下: 1.首先,我们需要将预测结果和真实标签转换为PyTorch的张量。 2.然后,我们使用`torch.nn.BCEWithLogitsLoss()`创建一个二分类损失函数实例。 3.接下来,我们将预测结果和真实标签作为输入,调用损失函数的`forward()`方法来计算损失。 4.最后,我们可以通过调用损失的`backward()`方...
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...