Focal loss代码实现补充：NLLLoss损失函数

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#深度学习 #pytorch #人工智能

torch.nn.NLLLOSS官方链接：NLLLoss — PyTorch 1.12 documentation

  • 首先对比Log_softmax, Nllloss,CrossEntropyLoss函数的表达式

log_softmax:

Softmax() 函数的值域是 [ 0 , 1 ] 公式：
σ ( z ) j = e z j ∑ k = 1 n e z k \sigma(z)_{j} = \frac{e^{z_{j}}}{\sum_{k=1}^ne^{z_{k}}} σ(z)j​=∑k=1n​ezk​ezj​​
Log_Softmax() 函数的值域是 ( − ∞ , 0 ] ，公式：
l o g —— s o f t m a x = ln ⁡ σ ( z ) j log——softmax = \ln{\sigma(z)_{j}} log——softmax=lnσ(z)j​
NLLLoss() ，即负对数似然损失函数(Negative Log Likelihood),公式：
n l l l o s s = − 1 N ∑ k = 1 N y k ( l o g —— s o f t m a x ) nllloss = - \frac{1}{N}\sum_{k=1}^Ny_{k}(log——softmax) nllloss=−N1​k=1∑N​yk​(log——softmax)
公式上来看：nllloss的结果就是yk与经过log_softmax函数激活后的数据相乘，然后累加求平均值并取反

实际使用NLLLoss()损失函数时，传入的标签，无需进行 one_hot 编码。

CrossEntropyLoss() = log_softmax + nllloss

------好像也没啥了，可以见参考资料，有现成代码注解，自己试验的也没意义

  • ref：

Log_Softmax()激活函数、NLLLoss()损失函数、CrossEntropyLoss()损失函数浅析_嘿嘿骑士的博客-优快云博客_logsoftmax是损失函数吗

吃透torch.nn.CrossEntropyLoss() - 知乎 (zhihu.com)

详解torch.nn.NLLLOSS - 知乎 (zhihu.com)

损失函数总结（四）：NLLLoss、CTCLoss
走在深度学习前沿的小宋
10-25 1820
本文对损失函数进行了部分总结，包括：NLLLoss、CTCLoss等损失函数及其在当前损失函数众多的情况下使用的环境。总的来说：NLLLoss 和 CrossEntropyLoss 是一致的，且具有相同作用；CTCLoss则广泛用于各种时间序列任务。。。
【AI面试】分类损失横评：CrossEntropy Loss 、Balanced Cross Entropy、 Dice Loss 和 Focal Loss
钱多多先森
05-24 1910
分类损失学习汇总
NLL loss（负对数似然损失）
Drug discovery
03-09 1万+
损失函数
Focal Loss 原理详解及 PyTorch 代码实现
最新发布
qq_36892712的博客
05-13 621
Focal Loss 是为解决类别不平衡问题设计的损失函数，通过引入 gamma 参数降低易分类样本的权重，使用 alpha 参数调节正负样本比例。在目标检测等类别不平衡场景中表现优异。"""应用 Focal Loss 通过 gamma 和 alpha 参数改进 BCEWithLogitsLoss 以处理类别不平衡"""self.loss_fcn = loss_fcn # 必须使用 nn.BCEWithLogitsLoss()self.gamma = gamma # 调节难易样本权重的指数参数。
Focal loss 损失函数 （附pytorch代码）
PLANTTHESON的博客
10-19 8722
Focal loss 损失函数 （附pytorch代码）
关于Focal loss损失函数的代码实现
Lian_Ge_Blog的博客
08-09 5850
解决正负样本不均衡，难易样本不均衡的Focal loss损失函数代码实现
【损失函数】NLLLoss损失、CrossEntropy_Loss交叉熵损失以及Label Smoothing示例与代码
风巽·剑染春水的博客
10-30 2490
机缘巧合下，近期又详细学习了一遍各损失函数的计算，特此记录以便后续回顾。为了公式表示更加清晰，我们设yn​∈{1,2,…,K}为样本n的真实标签，v=(v1​,v2​,…vK​)为网络的输出，即样本n的预测结果，设N为一批样本的数目（即Batch size），K为分类任务的类别数目。
pytorch实现focal loss的两种方式小结
09-18
在Focal Loss的实现中，首先计算了输入张量经过softmax层的输出，然后与目标标签进行交叉熵计算，最后通过自定义函数来调整损失的权重。 第二种方法通过更底层的操作来实现Focal Loss，这种实现首先将输入张量和...
pytorch 语义分割loss_Focal Loss理论及PyTorch实现
weixin_33213911的博客
12-30 2091
一、基本理论采用soft - gamma： 在训练的过程中阶段性的增大gamma 可能会有更好的性能提升。alpha 与每个类别在训练数据中的频率有关。F.nll_loss(torch.log(F.softmax(inputs, dim=1)，target)的函数功能与F.cross_entropy相同。F.nll_loss中实现了对于target的one-hot encoding，将其编码成与i...
Focal_loss 的实现
Runner_of_nku的博客
11-30 753
TensorFlow 1.13版本 def focal_loss(logits,onehot_labels, gamma=2.0, alpha=4.0): """ focal loss for multi-classification FL(p_t)=-alpha(1-p_t)^{gamma}ln(p_t) Notice: logits is probability after softmax gradient is d(Fl)/d(p_t) not d(Fl)
『NLP学习笔记』Cross Entropy Loss 的硬截断、软化到 Focal Loss
AI新视界
04-12 1820
对于二分类模型，我们总希望模型能够给正样本输出 1，负样本输出 0，但限于模型的拟合能力等问题，一般来说做不到这一点。而事实上在预测中，我们也是认为大于 0.5 的就是正样本了，小于 0.5 的就是负样本。这样就意味着，我们可以 “有选择” 地更新模型，比如，设定一个阈值为 0.6，那么模型对某个正样本的输出大于 0.6，我就不根据这个样本来更新模型了，模型对某个负样本的输出小于 0.4，我也不根据这个样本来更新模型了，只有在 0.4~0.6 之间的，才让模型更新，这时候模型会更 “集中精力” 去关心那些
Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()用法说明
09-16
主要介绍了Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()用法说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
【代码实践】focal loss损失函数及其变形原理详细讲解和图像分割实践（含源码）
BluErroR的博客
11-21 8150
Focal loss损失函数的定义和应用，一篇文章给你讲透原理，包含在图像分割领域的代码实践！
深度学习| Focal Loss（包含代码实现）
qq_40306845的博客
04-14 2176
快速入门Focal Loss的原理和代码。
NLLLoss详解
MyHeartWillGoOn
04-22 6670
文章目录题目前言NLLLoss中文函数参数详解函数输入输出代码与CE_Loss的区别和联系 题目 NLLLoss+SoftMax=CE_Loss 前言 差不多好几天没有更新了，唉，最近有点忙，请见谅！今天终于忙里偷闲看了B站视频发现NLLLoss+SoftMax=CE_Loss，哈哈，又长见识了，那么今天来深入了解一下吧！ NLLLoss 中文 负对数似然损失 函数 torch.nn.NLLLoss( weight=None, size_average=None, ignore_index=- 1
【深度学习】Focal Loss 损失函数
AI小白的学习记录，欢迎交流~
08-21 1万+
1. Focal Loss 介绍 Focal Loss 是一种专门设计用于处理类别不平衡问题的损失函数，特别是在目标检测任务中表现出色。它最早由 Facebook AI Research (FAIR) 提出的，在物体检测中，如 RetinaNet，解决了正负样本严重不平衡的问题。 论文链接：Focal Loss for Dense Object Detection 2. 背景 在许多实际应用中，如目标检测，类别不平衡是一个常见问题。例如，在一个图像中，背景（负样本）通常占据大多数，而目标物体（正样本）很少
Focal Loss代码及数学原理解析笔记
weixin_45453121的博客
02-11 629
RetinaNet网络中Focal Loss数学原理分析，以及代码解析
【pytorch笔记】损失函数nll_loss
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06-07 2万+
本文主要讲解在使用pytorch中对损失函数`nll_loss`的一些理解与思考。
一文读懂Focal Loss及Pytorch代码(详细注释)
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主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
05-26 20万+
文章目录前言Focal Loss详解Pytorch实现总结 前言 Focal Loss及RetinaNet原理见另一篇文章：【论文精读】Focal Loss for Dense Object Detection（RetinaNet）全文翻译及重点总结 本文介绍Focal Loss以及其Pytorch实现。 Focal Loss详解 直接上公式： FL(pt)=−αt(1−pt)γlog(pt)FL(p_t)=-\alpha_t(1-p_t)^\gamma log(p_t)FL(pt​)=−αt​(1−pt
python调用focal loss
04-16
<think>好的，用户的问题是关于如何在Python中使用或实现Focal Loss，包括TensorFlow和PyTorch的实现方法。我需要先回顾一下已有的知识，尤其是提供的引用内容，看看有哪些现成的代码示例或者方法可以参考。 首先，引用[4]提到Focal Loss是用于解决类别不平衡和难易样本不平衡的问题，最初由何恺明等人提出。用户可能需要了解Focal Loss的基本原理，但问题更关注实现方法，所以应该直接进入代码部分。 引用[1]给出了TensorFlow中使用Focal Loss的例子，使用了`SparseCategoricalFocalLoss`，看起来像是直接调用了一个现有的库。可能需要说明用户需要安装特定的库，比如`focal-loss`，然后按照示例代码导入并使用。 引用[3]和[4]都提到了PyTorch的实现方法，其中引用[3]展示了一个自定义的FocalLoss类，继承自`nn.Module`，使用了交叉熵损失作为基础。不过这里的实现可能有问题，因为通常Focal Loss的实现会涉及到对概率的处理，比如对于二分类使用sigmoid，多分类使用softmax。需要检查代码是否正确。 引用[2]中的GFocalLoss是另一种变体，可能属于Focal Loss的扩展，但用户的问题可能更关注基础版本，所以可以简要提及，但重点放在标准实现上。 接下来需要整理步骤： 1. 对于TensorFlow，使用现有的库如`focal-loss`，或者自定义实现。引用[1]中的示例直接使用了`SparseCategoricalFocalLoss`，可能需要说明安装方法，比如`pip install focal-loss`，然后导入使用。 2. 对于PyTorch，需要自定义类，如引用[3]中的例子，但可能需要调整。比如，正确计算pt，处理多分类的情况。引用[4]中可能提到二分类和多分类的区别，需要分情况讨论。 3. 可能需要指出，PyTorch中处理多分类时使用CrossEntropyLoss，而二分类可能需要BCEWithLogitsLoss，并在Focal Loss中调整权重。 另外，用户可能需要代码示例，包括安装命令、类定义和使用方法。需要确保代码正确，比如在PyTorch中，计算pt的方式是否正确，是否需要应用sigmoid或softmax。 还需要注意引用标记，在回答中正确标注引用来源，比如提到Focal Loss的提出时引用[4]，TensorFlow示例引用[1]，PyTorch实现引用[3]和[4]。 可能的问题点：现有的PyTorch示例是否正确。例如，引用[3]中的代码使用CrossEntropyLoss计算ce_loss，然后计算pt为exp(-ce_loss)，这可能有误，因为CrossEntropyLoss已经是log_softmax和nll_loss的结合，所以pt应该是模型输出的概率中的正确类别的概率，而不是这样计算。正确的做法可能是在输入之前应用sigmoid或softmax，然后根据目标计算pt。例如，对于二分类，应该用BCEWithLogitsLoss，然后计算pt为预测概率的目标对应部分。 因此，可能需要修正PyTorch的实现，例如对于二分类： class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma=2, alpha=None): super(FocalLoss, self).__init__() self.gamma = gamma self.alpha = alpha def forward(self, inputs, targets): BCE_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(inputs, targets, reduction='none') pt = torch.exp(-BCE_loss) F_loss = (1 - pt)**self.gamma * BCE_loss if self.alpha is not None: alpha_t = self.alpha * targets + (1 - self.alpha) * (1 - targets) F_loss = alpha_t * F_loss return F_loss.mean() 而对于多分类，可能需要： class MultiClassFocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma=2, alpha=None): super(MultiClassFocalLoss, self).__init__() self.gamma = gamma self.alpha = alpha def forward(self, inputs, targets): ce_loss = F.cross_entropy(inputs, targets, reduction='none') pt = torch.exp(-ce_loss) focal_loss = (1 - pt)**self.gamma * ce_loss if self.alpha is not None: alpha = self.alpha[targets] focal_loss = alpha * focal_loss return focal_loss.mean() 但需要验证是否正确，特别是alpha的处理是否符合预期。此外，用户可能需要了解如何设置alpha参数来处理类别不平衡。 总结回答的结构： 1. 介绍Focal Loss的作用和应用场景，引用[4]。 2. TensorFlow的实现： a. 使用现有的库（如focal-loss中的SparseCategoricalFocalLoss），示例代码，引用[1]。 b. 自定义实现的方法，可能参考引用[4]中的二分类和多分类处理。 3. PyTorch的实现： a. 自定义类，继承nn.Module，处理二分类和多分类情况，引用[3]和[4]。 b. 注意点：如何处理概率，alpha参数的作用。 4. 可能的问题，如安装库的问题，参数调整，类别的处理等。 最后生成相关问题，例如不同框架中的实现差异，参数调整方法，处理多分类的注意事项等。</think>### 如何在Python中实现或调用Focal Loss？ Focal Loss 是一种用于解决类别不平衡和难易样本不平衡问题的损失函数，广泛应用于目标检测等任务[^4]。以下是其在 TensorFlow 和 PyTorch 中的实现方法。 --- ### 一、TensorFlow 实现 #### 1. 使用现成库 `focal-loss` 安装库并调用 `SparseCategoricalFocalLoss`： ```bash pip install focal-loss ``` 代码示例（多分类任务）： ```python import tensorflow as tf from focal_loss import SparseCategoricalFocalLoss model = tf.keras.Model(...) model.compile( optimizer=..., loss=SparseCategoricalFocalLoss(gamma=2), # 直接调用 metrics=... ) history = model.fit(...) ``` 此方法适用于多分类任务，参数 `gamma` 用于调节难易样本权重[^1]。 #### 2. 自定义实现（二分类） ```python def focal_loss(y_true, y_pred, gamma=2.0, alpha=0.25): epsilon = tf.keras.backend.epsilon() y_pred = tf.clip_by_value(y_pred, epsilon, 1 - epsilon) ce = -y_true * tf.math.log(y_pred) - (1 - y_true) * tf.math.log(1 - y_pred) pt = y_true * y_pred + (1 - y_true) * (1 - y_pred) loss = alpha * (1 - pt) ** gamma * ce return tf.reduce_mean(loss) ``` 使用时需先对模型输出应用 Sigmoid 激活函数。 --- ### 二、PyTorch 实现 #### 1. 自定义 Focal Loss 类 **二分类实现**： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class BinaryFocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma=2, alpha=0.25): super().__init__() self.gamma = gamma self.alpha = alpha def forward(self, inputs, targets): bce_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(inputs, targets, reduction='none') pt = torch.exp(-bce_loss) # 计算预测概率 focal_loss = (1 - pt) ** self.gamma * bce_loss if self.alpha is not None: alpha_t = self.alpha * targets + (1 - self.alpha) * (1 - targets) focal_loss = alpha_t * focal_loss return focal_loss.mean() ``` **多分类实现**： ```python class MultiClassFocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma=2, alpha=None): super().__init__() self.gamma = gamma self.alpha = alpha # 需传入类别权重张量（如 [0.2, 0.8]） def forward(self, inputs, targets): ce_loss = F.cross_entropy(inputs, targets, reduction='none') pt = torch.exp(-ce_loss) focal_loss = (1 - pt) ** self.gamma * ce_loss if self.alpha is not None: alpha = self.alpha[targets] # 按类别选择权重 focal_loss = alpha * focal_loss return focal_loss.mean() ``` 使用时需注意： - 二分类任务需用 `BCEWithLogitsLoss`，多分类任务用 `CrossEntropyLoss`。 - `alpha` 参数用于调节类别不平衡（如类别 A 的样本数远多于类别 B）[^3][^4]。 --- ### 三、关键参数说明 1. **gamma**：调节难易样本权重。值越大，对难样本（预测概率低的样本）的关注度越高。 2. **alpha**：调节类别不平衡。若类别 A 样本较少，可为其分配更大的 `alpha` 值[^4]。 ---
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