pytorch中实现Balanced Cross-Entropy

原创最新推荐文章于 2026-10-15 09:12:33 发布 5.2k 阅读 AI写同款

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fpan98

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RetinaNet 论文总结一般来说，one-stage的目标检测器在检测速度上有着明显优势，而two-stage的目标检测器的精确度比较高。但是RetinaNet的创造者们通过利用一种在cross entropy loss的基础上改进过的损失函数代替传统的损失函数，这使得一个one-stage的模型有了更高的速度和精确度。论文标题：Focal Loss for Dense Object Detection“目前最高准确度的目标检测器基于一种由R-CNN推广的两阶段方法，在稀疏的一组候选目标位置上应用分类器。阅读详情

AI摘要

本文介绍了在变化检测任务中，由于样本不均衡问题，如何基于PyTorch的F.cross_entropy和F.binary_cross_entropy实现BalancedCross-Entropy损失函数。这个损失函数通过引入权重因子beta来解决正负样本不平衡，代码中展示了优化后的实现方式，避免了嵌套循环导致的计算效率低下，并处理了可能的log无穷值问题。

当你明白了pytorch中F.cross_entropy以及F.binary_cross_entropy是如何实现的之后，你再基于它们做改进重新实现一个损失函数就很容易了。
1、背景
变化检测中，往往存在样本不均衡的情况，也就是changed pixel很少，而unchange pixel占据大多数，论文DASNet: Dual Attentive Fully Convolutional Siamese Networks for Change Detection in High-Resolution Satellite Images中统计了在CCD和BCCD数据集中change-pixel与unchanged-pixel的比例。
在这里插入图片描述
显然，样本间存在严重的不平衡问题，这个时候为了解决数据不平衡的问题，我们需要改进损失函数，如使用同时为正负样本加权的Balanced Cross-Entropy损失函数，可通过beta控制，该函数的公式如下：

这里给大家分享篇论文，A survey of loss functions for semantic segmentation介绍了语义分割中常用的损失函数，包括上面的Balanced Cross-Entropy。

2、pytorch中实现Balanced Cross-Entropy

class Balanced_CE_loss(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Balanced_CE_loss, self).__init__()

    def forward(self, input, target):
        input = input.view(input.shape[0], -1)
        target = target.view(target.shape[0], -1)
        loss = 0.0
        for i in range(input.shape[0]):
            beta = 1-torch.sum(target[i])/target.shape[1]
            for j in range(input.shape[1]):
                loss += -(beta*target[i][j] * torch.log(input[i][j]) + (1-beta)*(1 - target[i][j]) * torch.log(1 - input[i][j]))
        return loss

发现其实上述的代码也就是在binary_cross_entropy的实现基础上加了一个beta系数，其中beta=1-y/(w*h)。

3、优化
如果按照上面的写法，那你在训练的时候你就会无语了，对于嵌套的for循环，cuda加速巨慢无比，所以我们将上述代码进行一些优化。而且在pytorch实现的损失函数中对log的输出做了限制（我在一文搞懂F.binary_cross_entropy的具体实现中有提及），所以我们也对其做一个限制，否则训练的时候可能会出现无穷值，导致方向传播出问题。

class Balanced_CE_loss(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Balanced_CE_loss, self).__init__()

    def forward(self, input, target):
        input = input.view(input.shape[0], -1)
        target = target.view(target.shape[0], -1)
        loss = 0.0
        # version2
        for i in range(input.shape[0]):
            beta = 1-torch.sum(target[i])/target.shape[1]
            x = torch.max(torch.log(input[i]), torch.tensor([-100.0]))
            y = torch.max(torch.log(1-input[i]), torch.tensor([-100.0]))
            l = -(beta*target[i] * x + (1-beta)*(1 - target[i]) * y)
            loss += torch.sum(l)
        return loss