Multi-class Classification相關
標簽（空格分隔）： 畢業論文 （OS: 最近在做關於多類分類的綜述，但是搜索出來好多方向搞得自己雲里霧里的，好吧，又是在下孤陋寡聞了。還是那句話，不知道不可怕，但一直不知道就很尷尬了。） one-class classification -- 一元分類 In machine ...
原文：focal loss for multi-class classification
轉自：https: blog.csdn.net Umi you article details Focal loss 出自何愷明團隊Focal Loss for Dense Object Detection一文，用於解決分類問題中數據類別不平衡以及判別難易程度差別的問題。文章中因用於目標檢測區分前景和背景的二分類問題，公式以二分類問題為例。項目需要，解決Focal loss在多分類上的實現，用此博 ...
2019-03-17 15:12 0 2077 推薦指數：
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Focal Loss 理解
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機器學習入門16 - 多類別神經網絡 (Multi-Class Neural Networks)
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Focal Loss筆記
論文：《Focal Loss for Dense Object Detection》 Focal Loss 是何愷明設計的為了解決one-stage目標檢測在訓練階段前景類和背景類極度不均衡（如1：1000）的場景的損失函數。它是由二分類交叉熵改造而來的。 標准交叉熵 其中，p是模型預測 ...
focal loss和ohem
公式推導：https://github.com/zimenglan-sysu-512/paper-note/blob/master/focal_loss.pdf 使用的代碼：https://github.com/zimenglan-sysu-512/Focal-Loss ...
Focal Loss理解
1. 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。 2. 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 ...