这里介绍下focal loss的两个重要性质:1、当一个样本被分错的时候,pt是很小的(请结合公式2,比如当y=1时,p要小于0.5才是错分类,难分类样本,此时pt就比较小,反之亦然),因此调制系数就趋于1,也就是说相比原来的loss是没有什么大的改变的。当pt趋于1的时候(此时分类正确而且是易分类样本),调制系数趋于0,也就...
Focal lossSoftmax lossC-Softmax lossSoftmax loss is commonly used to train convolutional neural networks (CNNs), but it treats all samples equally. Focal loss focus on training hard samples and takes the probability as the measurement......
weighted_softmax_loss_layer.cu Create weighted_softmax_loss_layer.cu Nov 18, 2015 Repository files navigation README Weighted_Softmax_Loss Weighted Softmax Loss Layer for Caffe Usage: (1)caffe.proto文件修改以下部分,增加pos_mult(指定某类的权重乘子)和pos_cid(指定的某类的类别编号)两个参数: ...
示例3: test_build_weighted_softmax_classification_loss_with_logit_scale ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from object_detection.core import losses [as 别名]# 或者: from object_detection.core.losses importWeightedSoftmaxClassificationLoss[as 别名]deftest_build_weighted_softmax_classification_loss_with...
一、cross entropy loss 二、weighted loss 三、focal loss 四、dice soft loss 五、soft IoU loss 总结: 一、cross entropy loss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。
简介:损失函数大全Cross Entropy Loss/Weighted Loss/Focal Loss/Dice Soft Loss/Soft IoU Loss 一、crossentropyloss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。
简介:损失函数大全Cross Entropy Loss/Weighted Loss/Focal Loss/Dice Soft Loss/Soft IoU Loss 一、crossentropyloss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。
In this paper, we proposed a weighted softmax loss function called confusion weighted loss to learn the relationship among the confusing categories. Firstly, we generate a similarity matrix based on the confusion matrix to illustrate the relationship among the categories. Then, we propose a ...
weighted_softmax { } } """losses_proto = losses_pb2.Loss() text_format.Merge(losses_text_proto, losses_proto) _, localization_loss, _, _, _, _ = losses_builder.build(losses_proto) self.assertTrue(isinstance(localization_loss,
如果将cross loss定义为: 那focal loss加权后的定义是 相信很多人都迷惑, 是什么。对一个样本来说, 就是该样本真实的类别,模型预测样本属于该类别的概率。例如某样本的label是[0,1,0],模型预测softmax输出的各类别概率值为[0.1,0.6,0.3]。该样本属于第二类别,模型预测该样本属于第二类别的概率是0.6。这就是...