論文鏈接：Focal loss for dense object detection 總體上講，Focal Loss是一個緩解分類問題中類別不平衡、難易樣本不均衡的損失函數。首先看一下論文中的這張圖： 解釋： 橫軸是ground truth類別對應的概率（經過sigmoid ...

Focal Loss 的Pytorch 實現以及實驗 Focal loss 是 文章 Focal Loss for Dense Object Detection 中提出對簡單樣本的進行decay的一種損失函數 ...

來源 ：TGS Salt Identification Challenge ...

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 ...

pytorch實現focal loss的兩種方式 ...

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 ...

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 ...

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 ...