WebAug 5, 2024 · Focal Loss 是为了解决一阶段检测算法中极度类别不平衡的情况 (比如正负样本比 1:1000)所设计的 loss 函数,它是对标准的交叉熵函数的修改。 首先,标准的交叉熵函数公式如下: CE(p,y) =CE(pt) =−log(pt) 其中 y 表示样本的真实标签,这里用二分类举例,所以 y 的取值就是 1 或者 -1,而 p 是模型预测的概率,取值范围是 [0,1],然后 pt 是: 在 … WebJan 20, 2024 · 1、创建FocalLoss.py文件,添加一下代码. import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable class FocalLoss(nn.Module): r""" This criterion is a implemenation of Focal Loss, which is proposed in Focal Loss for Dense Object Detection. Loss (x, class) = - \alpha (1 …
Focal Loss损失函数(超级详细的解读)_BigHao688的博客-CSDN …
WebFocal Loss损失函数 损失函数. 损失:在机器学习模型训练中,对于每一个样本的预测值与真实值的差称为损失。. 损失函数:用来计算损失的函数就是损失函数,是一个非负实值 … WebJul 20, 2024 · 上图展示了不同 $\gamma$ 取值对应的 loss,通过分析上述公式,我们发现,当 $p_t$ 非常小时,即样本被分类错误,此时 $(1-p_t)^\gamma$ 接近1, loss几乎不受影响,当 $p_t$ 接近于1时,即样本被分类正确,此时 $(1-p_t)^\gamma$ 接近0,此时降低了该样本的权重,比如,取 $\gamma=2$, 当时 $p_t==0.9$时,该样本的 loss 会降低100 … binh minh co-operative frozen sweet potato
深度学习笔记(八)Focal Loss & QFocal Loss - xuanyuyt - 博客园
Web也就是说,当模型的预测结果与真实标签一致时,Zero-One Loss为0;否则,Loss为1。从表达式上可以看出,Zero-One Loss对预测的错误惩罚非常高,因为无论错误的预测有多么接近正确,Loss都会被计算为1。 WebJul 1, 2024 · Focal Loss升级 E-Focal Loss让Focal Loss动态化,类别极端不平衡也可以轻松解决. 长尾目标检测是一项具有挑战性的任务,近年来越来越受到关注。在长尾场景 … WebAug 20, 2024 · 取 α =0.5 相当于关掉该功能 γ ∈[0,+∞) 反映了 “方法二、刷题战术”时,对于难度的区分程度 取 γ = 0 相当于关掉该功能; 即不考虑难度区别,一视同仁 γ 越大,则越重视难度,即专注于比较困难的样本。 建议在 (0.5,10.0) 范围尝试 总结 机器学习分类问题中,各类别样本数差距悬殊是很常见的情况;这会干扰模型效果 通过将CrossEntropyLoss替换为 … dachshund christmas sweaters for women