深度学习之Focal Loss损失函数

已于 2024-07-31 11:56:15 修改
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分类专栏： 深度学习基础知识 文章标签： 深度学习 人工智能
于 2024-07-31 11:52:32 首次发布
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概念

Focal Loss 是一种专门为解决类别不平衡问题设计的损失函数，由 Lin et al. 在 2017 年的论文 “Focal Loss for Dense Object Detection” 中提出。在深度学习中，特别是在目标检测和分类任务中，类别不平衡是一个常见问题，即某些类别的样本数量远多于其他类别。这会导致模型倾向于预测多数类，而忽视少数类。
Focal Loss 的目的是减少对易分类样本的关注，而增加对难分类样本的关注。这是通过动态调整每个样本的损失权重来实现的，使得模型更加关注那些难以正确分类的样本。
在这里插入图片描述

详细介绍可以参考下面这篇博文

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44791964/article/details/123477866

Focal Loss损失函数解析
浩瀚之水的专栏
05-22 339
Focal Loss 是一种专门针对类别不平衡（Class Imbalance）​问题设计的损失函数，由何恺明团队在2017年提出，主要用于目标检测（如RetinaNet）和分类任务中。其核心思想是通过调整损失权重，​降低易分类样本的贡献，使模型更关注难分类样本，从而缓解类别不平衡带来的训练偏差。
损失函数解读 之 Focal Loss
黎国溥
01-24 2万+
前言 Focal loss 是一个在目标检测领域常用的损失函数，它是何凯明大佬在RetinaNet网络中提出的，解决了目标检测中正负样本极不平衡和 难分类样本学习的问题。 论文名称：Focal Loss for Dense Object Detection 目录 什么是正负样本极不平衡？ two-stage 样本不平衡问题 one-stage 样本不平衡问题 交叉熵 损失函数 Focal Loss 代码实现Pytorch 什么是正负样本极不平衡？ 目标检测算法为了定位目标会...
剖析 Focal Loss 损失函数： 消除类别不平衡+挖掘难分样本
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星智云图工作室（StarImagine Studio）
02-15 3万+
论文名称：《 Focal Loss for Dense Object Detection 》 论文下载：https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf 论文代码：https://github.com/facebookresearch/Detectron/tree/master/configs/12_2017_baselines 一、概述： 本文的目的就是为了探...
Focal Loss损失函数
ting的博客
07-06 1万+
Focal loss是一个常用的解决类别不平衡问题的损失函数，由何恺明提出的（论文名称：Focal Loss for Dense Object Detection），用于图像领域解决one-stage目标检测中正负样本极不平衡和难分类样本学习问题。本文从交叉熵损失函数出发，分析样本不平衡问题，将focal loss与交叉熵损失函数对比，给出focal loss有效性的解释。
FocalLoss损失函数
IThsyi的博客
04-07 2457
损失函数——FocalLoss
【学习】focal loss 损失函数
qq_46110320的博客
01-22 766
通常我们需要预测的正样本要少于负样本，正负样本分布不均衡会带来什么影响？主要是两个方面。
人工智能深度学习系列—深度学习损失函数中的Focal Loss解析
u013889591的专栏
08-02 1769
在深度学习的目标检测任务中，类别不平衡问题一直是提升模型性能的拦路虎。Focal Loss损失函数应运而生，专为解决这一难题设计。本文将深入探讨Focal Loss的背景、计算方法、应用场景以及如何在实际项目中应用。目标检测是计算机视觉领域的一个核心问题，而深度学习的发展极大地推动了目标检测技术的进步。然而，类别不平衡——即不同类别的样本数量差异巨大——却严重影响了模型的泛化能力。Focal Loss由何凯明等人于2017年提出，旨在解决分类问题中的类别不平衡和难易样本不均衡问题。
深度学习中的Focal Loss损失函数如何调整以优化少数类样本的权重？
百态老人的博客
02-01 910
Focal Loss通过引入调节因子和类别平衡因子，动态调整损失函数以优化少数类样本的权重。其核心思想是减少易分类样本的贡献，增加难分类样本的损失权重，从而提高模型对少数类样本的关注度和泛化能力。通过合理设置调节因子和平衡因子，Focal Loss在解决样本不平衡问题上具有显著优势。**调节因子γ\gammaγ和类别平衡因子α\alphaα的最优值取决于具体任务的需求和数据集的特性。对于目标检测任务，通常选择较高的γ\gammaγ（如2或3）和较大的α\alphaα；
focal Loss 损失函数
weixin_43570470的博客
03-16 1668
一、正负样本不均衡问题 Class Imbalance(正负样本不平衡) 带来的问题就是：样本中会存在大量的easy examples，且都是负样本(属于背景的样本)。这样，easy negative examples会对loss起主要贡献作用，会主导梯度的更新方向，网络学不到有用的信息，无法对object进行准确分类。 还有一个问题，为什么two stage不会有这样的问题呢或者为什么two stage没有one stage这么严重呢？ 因为，对于two stage来说，首先利用RPN产生region p
Focal Loss损失函数、RetinaNet网络
Tc、zyh的博客
10-24 1736
文章目录1、Focal Loss理解总结介绍RetinaNet 1、Focal Loss理解 总述 我们知道object detection的算法主要可以分为两大类：two-stage detector和one-stage detector。前者是指类似Faster RCNN，RFCN这样需要region proposal的检测算法，这类算法可以达到很高的准确率，但是速度较慢。虽然可以通过减少proposal的数量或降低输入图像的分辨率等方式达到提速，但是速度并没有质的提升。后者是指类似YOLO，SSD
Focal loss 损失函数 （附pytorch代码）
PLANTTHESON的博客
10-19 9068
Focal loss 损失函数 （附pytorch代码）
损失函数 Focal Loss
qq_32172681的博客
10-09 860
针对数据不平衡情况，提出一种能让模型快速收敛的损失函数。其主要思想就是添加一个一个抑制参数，使得在训练计算损失时，抑制容易分类的样本的权重，从而让模型能够重点学习辨别那些不易区分的样本。 1、Cross entropy 2、Balanced Cross Entropy 添加平衡参数alpha，优化正负样本数据不平衡情况。 3、Focal Loss 添加抑制...
损失函数：Focal Loss
那年聪聪
02-08 1万+
Focal Loss解决两个问题：1> 正负样本不平衡; 2>easy和hard examples不平衡问题。
[损失函数]Focal loss
qq_27722471的博客
04-10 744
Focal loss 论文：https://arxiv.org/abs/1708.02002 (Focal Loss for Dense Object Detection) why do we need focal loss? 在很久之前的目标检测方法中，物体检测实际上被认为是一个非常难解决的问题，尤其是图像中小尺寸物体的检测。如下面的例子所示，模型无法检测到摩托车，这是因为摩托车相对与图像中的其他待检测物体具有较小的尺寸。 上图中摩托车没有被检测出来的原因是该检测模型使用了BCE 损失函数来训练模型，
【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 损失函数详解
无能狂怒博客
10-27 3518
Focal loss
Focal Loss损失函数详解
qq_38675397的博客
06-02 7093
Focal Loss损失函数是何凯明大神在RetinaNet网络中提出的，主要目的是为了解决one-stage目标检测中正负样本极不平衡的问题，下面我们来详细理解一下该函数。 背景 什么是正负样本极不平衡？ 目标检测算法为了定位目标会生成大量的anchor box，而一幅图中目标(正样本)个数很少，大量的anchor box处于背景区域(负样本)，这就导致了正负样本极不平衡 two-stage为什么可以避免样本极不平衡？ two-stage方法在第一阶段生成候...
focalloss损失函数
最新发布
03-01
### Focal Loss损失函数的理解 Focal Loss是一种专门用于解决类别不平衡问题的损失函数，在深度学习特别是目标检测领域广泛应用[^1]。传统交叉熵损失在面对正负样本比例严重失衡的情况下表现不佳，容易使模型偏向多数类而忽略少数类。为了克服这个问题，Focal Loss引入了两个参数——`gamma` 和 `alpha` 来调节不同难度样本的影响程度。 - **Gamma (γ)** 控制简单样例对总损失贡献的程度；当 γ>0 时，随着置信度 p 增加，(1−p)^γ 减少得更快，从而降低了已很好分类的例子的重要性。 - **Alpha (α)** 则用来平衡正负两类之间的权重差异，通常设置为一个小于1的小数表示给定类别相对较少的情况下的惩罚系数[^4]。 ### 实现Focal Loss损失函数 以下是基于PyTorch框架的一个简单的Focal Loss实现方式： ```python import torch import torch.nn as nn class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=0.25, 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.BCEWithLogitsLoss(reduction='none')(inputs, targets) pt = torch.exp(-BCE_loss) F_loss = self.alpha * (1-pt)**self.gamma * BCE_loss if self.reduction == 'sum': return torch.sum(F_loss) elif self.reduction == 'mean': return torch.mean(F_loss) else: return F_loss ``` 此代码片段定义了一个名为`FocalLoss`的新类继承自`nn.Module`，并重写了其构造器(`__init__`)和前向传播方法(`forward`)。其中，`alpha` 参数控制着正负样本间的权衡关系，默认值设为0.25；`gamma` 调整难易区分样本间的影响力度，默认取值为2.0。此外还支持三种不同的loss聚合模式：求平均(mean)，累加(sum) 或者不作任何处理(none)[^3]。 需要注意的是，由于Focal Loss 对噪声敏感的特点，在数据预处理阶段应当尽可能保证标签准确性以避免因误标记而导致模型性能下降的问题[^2]。
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