聊聊Focal Loss及其反向传播

本文探讨了Focal Loss在解决目标检测中类别数据不均衡问题的应用,对比了与OHEM的区别,并详细解析了Focal Loss的原理和反向传播过程,展示其在one-stage detector如RetinaNet中的实验效果。

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Focal Loss: Focal Loss for Dense Object Detection  论文链接:https://arxiv.org/abs/1708.02002

      我们都知道,当前的目标检测(Objece Detection)算法主要分为两大类:two-stage detector和one-stage detector。two-stage detector主要包括rcnn、fast-rcnn、faster-rcnn和rfcn等,one-stage detector主要包括yolo和ssd等,前者精度高但检测速度较慢,后者精度低些但速度很快。

     对于two-stage detector而言,通常先由RPN生成proposals,再由RCNN对proposals进行Classifcation和Bounding Box Regression。这样做的一个好处是有利于样本和模型之间的feature alignment,从而使Classification和Bounding Box Regression更容易些;此外,RPN和RCNN中存在正负样本不均衡的问题,RPN直接限制正负样本的比例为1:1,对于固定的rpn_batch_size,正样本不足的情况下才用负样本来填充,RCNN则是直接限制了正负样本的比例为1:3或者采用OHEM。

       对于one-stage detector而言,样本和模型之间的feature alignment只能通过reception field来实现,且直接通过回归方式进行预测,存在这严重的正负样本数据不均衡(1:1000)的问题,负样本的比例过高,占据了loss的绝大部分,且大多数是容易分类的,这使得模型

### Focal Loss in Machine Learning Focal loss 是一种用于解决类别不平衡问题的目标函数,在机器学习尤其是目标检测领域广泛应用。传统交叉熵损失对于正负样本比例严重失衡的情况效果不佳,而 focal loss 通过引入调节因子来降低易分类样本的权重,使得模型更加关注难分类样本。 #### 数学表达形式 focal loss 的定义如下: \[ FL(p_t) = -(1-p_t)^{\gamma}\log(p_t) \] 其中 \(p_t\) 表示预测概率,当真实标签为正类时 \(p_t=p\);反之则 \(p_t=1−p\)。\(\gamma≥0\) 控制容易分错样本的重要性程度。随着 \(\gamma\) 增大,调整因子的影响也越强[^1]。 #### 实现方式 下面是一个简单的 PyTorch 版本实现例子: ```python import torch import torch.nn as nn class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=1, gamma=2, reduction='mean'): super(FocalLoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma self.reduction = reduction def forward(self, inputs, targets): BCE_loss = nn.CrossEntropyLoss()(inputs, targets) pt = torch.exp(-BCE_loss) F_loss = self.alpha * (1-pt)**self.gamma * BCE_loss if self.reduction == 'sum': return F_loss.sum() elif self.reduction == 'mean': return F_loss.mean() ``` 此代码片段展示了如何创建自定义 `FocalLoss` 类继承于 `torch.nn.Module` 并重写了前向传播方法 `forward()` 来计算焦点损失值。这里还允许设置超参数 `\alpha`, `\gamma` 及指定减少模式(求平均或总和)。 #### 使用场景 在处理高度偏斜的数据分布情况下,比如医疗影像分析、异常行为监测等领域,应用 focal loss 能够显著提升模型性能。此外,在多尺度物体检测任务中同样表现出色,因为不同大小的对象往往存在数量上的巨大差异[^2]。
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