Focal Loss 理解
本質上講，Focal Loss 就是一個解決分類問題中類別不平衡、分類難度差異的一個 loss，總之這個工作一片好評就是了。 看到這個 loss，開始感覺很神奇，感覺大有用途。因為在 NLP 中，也存在大量的類別不平衡的任務。最經典的就是序列標注任務中類別是嚴重不平衡的，比如在命名實體識別中 ...
原文：Focal Loss理解
. 總述 Focal loss主要是為了解決one stage目標檢測中正負樣本比例嚴重失衡的問題。該損失函數降低了大量簡單負樣本在訓練中所占的權重，也可理解為一種困難樣本挖掘。 . 損失函數形式 Focal loss是在交叉熵損失函數基礎上進行的修改，首先回顧二分類交叉上損失： 是經過激活函數的輸出，所以在 之間。可見普通的交叉熵對於正樣本而言，輸出概率越大損失越小。對於負樣本而言，輸出概率越 ...
2018-08-18 19:44 12 86420 推薦指數：
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