概念 AUC(Area Under ROC Curve),指的是ROC曲線下面的面積,用於評估ROC曲線的性能。 計算 其實ROC的公式挺簡單的,就是一個梯形面積的公式: 書上公式如下: 解讀如下: xi+1 - xi為高(讀者可以把圖豎着看); yi + yi+1 ...
focal loss lt gt focal loss的函數形式為: 其中,zk為softmax的輸入,f zk 為softmax的輸出, log f zk 為softmaxloss, alpha和gamma為focal loss超參。 lt gt focal loss對其輸入zj求導: 根據鏈式法則有: 下面分別對 式中的兩項求導: lt a gt 第一項: lt b gt 第二項: lt c ...
2019-10-17 16:38 0 382 推薦指數:
概念 AUC(Area Under ROC Curve),指的是ROC曲線下面的面積,用於評估ROC曲線的性能。 計算 其實ROC的公式挺簡單的,就是一個梯形面積的公式: 書上公式如下: 解讀如下: xi+1 - xi為高(讀者可以把圖豎着看); yi + yi+1 ...
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 ...
Focal Loss for Dense Object Detection-RetinaNet YOLO和SSD可以算one-stage算法里的佼佼者,加上R-CNN系列算法,這幾種算法可以說是目標檢測領域非常經典的算法了。這幾種算法在提出之后經過數次改進,都得到了很高的精確度 ...
論文原址:https://arxiv.org/abs/1708.02002 github代碼:https://github.com/fizyr/keras-retinanet 摘要 ...