Multi-class Classification相关
标签（空格分隔）： 毕业论文 （OS: 最近在做关于多类分类的综述，但是搜索出来好多方向搞得自己云里雾里的，好吧，又是在下孤陋寡闻了。还是那句话，不知道不可怕，但一直不知道就很尴尬了。） one-class classification -- 一元分类 In machine ...
原文：focal loss for multi-class classification
转自：https: blog.csdn.net Umi you article details Focal loss 出自何恺明团队Focal Loss for Dense Object Detection一文，用于解决分类问题中数据类别不平衡以及判别难易程度差别的问题。文章中因用于目标检测区分前景和背景的二分类问题，公式以二分类问题为例。项目需要，解决Focal loss在多分类上的实现，用此博 ...
2019-03-17 15:12 0 2077 推荐指数：
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【pytorch】改造mobilenet_v2进行multi-class classification(多标签分类)
1、什么是多标签分类？ 在图像分类领域，对象可能会存在多个属性的情况。例如，这些属性可以是类别，颜色，大小等。与通常的图像分类相反，此任务的输出将包含2个或更多属性。本文考虑的是多输出问题，即预先知 ...
论文笔记（5）：Fully Convolutional Multi-Class Multiple Instance Learning
这篇论文主要介绍了如何使用图片级标注对像素级分割任务进行训练。想法很简单却达到了比较好的效果。文中所提到的loss比较有启发性。 大体思路： 首先同FCN一样，这个网络只有8层（5层VGG，3层全卷积）。不同的是由于图片只有image-level的标注，所以输出图像的清晰度无法保证，所以没有反 ...
Focal Loss 理解
本质上讲，Focal Loss 就是一个解决分类问题中类别不平衡、分类难度差异的一个 loss，总之这个工作一片好评就是了。 看到这个 loss，开始感觉很神奇，感觉大有用途。因为在 NLP 中，也存在大量的类别不平衡的任务。最经典的就是序列标注任务中类别是严重不平衡的，比如在命名实体识别中 ...
机器学习入门16 - 多类别神经网络 (Multi-Class Neural Networks)
原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/multi-class-neural-networks/ 多类别分类，这种模型可从多种可能的情况中进行选择。 1- 一对多 一对多提供了一种利用二元分类的方法 ...
Focal Loss笔记
论文：《Focal Loss for Dense Object Detection》 Focal Loss 是何恺明设计的为了解决one-stage目标检测在训练阶段前景类和背景类极度不均衡（如1：1000）的场景的损失函数。它是由二分类交叉熵改造而来的。 标准交叉熵 其中，p是模型预测 ...
focal loss和ohem
公式推导：https://github.com/zimenglan-sysu-512/paper-note/blob/master/focal_loss.pdf 使用的代码：https://github.com/zimenglan-sysu-512/Focal-Loss ...
Focal Loss理解
1. 总述 Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难样本挖掘。 2. 损失函数形式 Focal loss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改，首先回顾二分类交叉上损失 ...