Pytorch下二进制语义分割Focal Loss的实现
来源 ：TGS Salt Identification Challenge ...
原文：Focal Loss 的Pytorch 实现以及实验
Focal Loss 的Pytorch 实现以及实验 Focal loss 是 文章Focal Loss for Dense Object Detection中提出对简单样本的进行decay的一种损失函数。是对标准的Cross Entropy Loss 的一种改进。 F L对于简单样本 p比较大 回应较小的loss。 如论文中的图 ， 在p . 时， 标准的CE然后又较大的loss， 但是对于FL ...
2019-07-26 21:37 0 884 推荐指数：
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文本分类（六）：不平衡文本分类，Focal Loss理论及PyTorch实现
转载于：https://zhuanlan.zhihu.com/p/361152151 转载于：https://www.jianshu.com/p/30043bcc90b6 摘要：本篇主要从理论到实 ...
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 ...
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 ...