焦点损失函数 Focal Loss 与 GHM
文章来自公众号【机器学习炼丹术】 1 focal loss的概述 焦点损失函数 Focal Loss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。 当然，在目标检测中，可能待检测物体有1000个类别，然而你想要识别出来的物体，只是其中的某一个类别，这样其实就是一个样本非常不均 ...
原文：Focal Loss 损失函数简述
Focal Loss 摘要 Focal Loss目标是解决样本类别不平衡以及样本分类难度不平衡等问题，如目标检测中大量简单的background，很少量较难的foreground样本。Focal Loss通过修改交叉熵函数，通过增加类别权重 alpha 和 样本难度权重调因子 modulating factor p t gamma ，来减缓上述问题，提升模型精确。 一 技术背景 我们知道objec ...
2019-11-20 20:58 0 2156 推荐指数：
相关推荐
Focal loss损失函数 所解决的问题
解决的问题：消除正负样本比例不平衡（One-Stage算法需要产生超大量的预选框，模型被大量负样本所主导，Focal Loss对此种情况卓有成效。），并且挖掘难负样本（难负样本即为一些很难区分是正样本还是负样本的负样本。其对立的就是一些简单的负样本，很容易区分出来是负样本，其前向传播的loss很小 ...
交叉熵、Focal loss、L1，L2，smooth L1损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU
深度学习之损失函数小结 在深度学习中，损失函数扮演着很重要的角色。通过最小化损失函数，使得模型达到收敛状态，减少模型预测值的误差。因此，不同的损失函数，对模型的影响是重大的。下面总结一下常用的损失函数： 图像分类：交叉熵 目标检测：Focal loss、L1/L2损失 ...
损失函数(Loss Function) -1
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 损失函数可以看做 误差部分(loss term) + 正则化部分 ...
损失函数(Loss Function) -1
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 损失函数可以看做 误差 ...
损失函数（Loss Function）
线性回归中提到最小二乘损失函数及其相关知识。对于这一部分知识不清楚的同学可以参考上一篇文章《线性回归、梯度下降》。本篇文章主要讲解使用最小二乘法法构建损失函数和最小化损失函数的方法。 最小二乘法构建损失函数 最小二乘法也一种优化方法，用于求得目标函数的最优值。简单的说 ...
损失函数（Loss Function）
转载请注明出自BYRans博客：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 线性回归中提到最小二乘损失函数及其相关知识。对于这一部分知识不清楚的同学可以参考上一篇文章《线性回归、梯度下降》。本篇文章主要讲解使用最小二乘法法构建损失函数和最小化损失函数的方法 ...
损失函数(loss function)
通常而言，损失函数由损失项(loss term)和正则项(regularization term)组成。发现一份不错的介绍资料： http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures ...