來源 :TGS Salt Identification Challenge ...
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。是對標准的Cross Entropy Loss 的一種改進。 F L對於簡單樣本 p比較大 回應較小的loss。 如論文中的圖 , 在p . 時, 標准的CE然后又較大的loss, 但是對於FL ...
2019-07-26 21:37 0 884 推薦指數:
來源 :TGS Salt Identification Challenge ...
pytorch實現focal loss的兩種方式 ...
轉載於:https://zhuanlan.zhihu.com/p/361152151 轉載於:https://www.jianshu.com/p/30043bcc90b6 摘要:本篇主要從理論到實 ...
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 ...
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 ...