WebFocal Loss. Focal Loss首次在目标检测框架RetinaNet中提出,RetinaNet可以参考. 目标检测论文笔记:RetinaNet. 它是对典型的交叉信息熵损失函数的改进,主要用于样本分类的不平衡问题。为了统一正负样本的损失函数表达式,首先做如下定义: p t = {p y = … Web6 Focal Loss 难易分样本数量不平衡 易知,单个易分样本的损失小于单个难分样本的损失。 如果易分样本的数量远远多于难分样本,则所有样本的损失可能会被大量易分样本的损失主导,导致难分样本无法得到充分学习。 Focal Loss考虑了难易分样本不平衡的问题 基于BCE Loss,引入modulating factor (1-p_t)^\gamma ,其中 1-p_t\in [0,1],\ \gamma\geq0 , …
解决样本不平衡Ⅰ——Focal Loss 和 GHM - 知乎
WebSep 11, 2024 · 具体来说,Focal Loss引入了一个可调参数$\gamma$,该参数控制着容易分类的样本对总损失的贡献。当$\gamma=0$时,Focal Loss等价于交叉熵损失,而当$\gamma>0$时,Focal Loss会将容易分类的样本的权重下降,从而使模型更加关注难以分 … WebFeb 1, 2024 · 在引入Focal Loss公式前,我们以源paper中目标检测的任务来说:目标检测器通常会产生高达100k的候选目标,只有 极少数是正样本,正负样本数量非常不平衡 。 在计算分类的时候常用的损失——交叉熵 (CE)的公式如下: 其中 取值 {1,-1}代表正负样本, 为模型预测的label概率,通常 >0.5就判断为正样本,否则为负样本。 论文中为了方便展示,重 … shutdowns 10
《Focal Loss & GHM Loss & Dice Los》论文笔记_凯子要面包的博 …
WebJan 4, 2024 · Focal Loss定义. 虽然α-CE起到了平衡正负样本的在损失函数值中的贡献,但是它没办法区分难易样本的样本对损失的贡献。. 因此就有了Focal Loss,定义如下:. … WebJun 24, 2024 · 当γ=0的时候,focal loss就是传统的交叉熵损失, 当γ增加的时候,调制系数也会增加。 专注参数γ平滑地调节了易分样本调低权值的比例。 γ增大能增强调制因子的影响, 实验发现γ取2最好 。 直觉上来说,调制因子减少了易分样本的损失贡献,拓宽了样例接收到低损失的范围。 当γ一定的时候,比如等于2,一样easy example (pt=0.9)的loss要比 … WebApr 11, 2024 · Focal Loss在二分类问题中,交叉熵损失定义如下:yyy 表示真实值,取值0与1,ppp表示模型预测正类的概率,取值0到1。为了表述方便,将上述公式重新表述为:对于类别不平衡问题,我们可以为每个类别加不同的权重,使得每个类别对总损失的贡献程度有差异,如下所示,αt\alpha_tαt 表示每个类的权重 ... thep51